目標検出アルゴリズムに基づく柔軟な浅層埋設物の音響・振動インテリジェント探査方法を提案し、音波励起、レーザースペックル干渉振動測定、および目標検出アルゴリズムを有機的に組み合わせて、柔軟な浅層埋設物の広範囲かつ迅速な探査を実現する。YOLOシリーズの目標検出アルゴリズムの原理を論じたうえで、柔軟な浅層埋設物のインテリジェント探査ネットワークモデルを選択・最適化し、次に音響・光融合インテリジェント探査システムを構築し、さまざまな柔軟な浅層埋設物のレーザースペックル干渉縞画像データセットを作成する。最後に、データセットの訓練とテストを行い、当該アルゴリズムが干渉縞画像認識に適用可能であることを検証する。実験結果は、与えられた実験条件下において、柔軟な浅層埋設物インテリジェント探査ネットワークモデルの精度が98.39%、再現率が84.72%、平均認識精度が99.66%であることを示している。本音響・振動インテリジェント探査方法は、与えられた実験環境下でさまざまな柔軟な浅層埋設物のレーザースペックル干渉縞画像をインテリジェントに認識でき、浅層地下の柔軟な埋設物の大面積迅速探査に適している。

音響光融合探査;柔軟な浅層埋設物;YOLOv5;音・地震結合;干渉縞