목표 검출 알고리즘에 기반한 유연한 얕은 매설물의 음향-진동 지능형 탐지 방법을 제안하며, 음파 자극, 레이저 스펙클 간섭 진동 측정 및 목표 검출 알고리즘을 유기적으로 결합하여 유연한 얕은 매설물의 광범위한 빠른 탐지를 가능하게 한다. YOLO 시리즈 목표 검출 알고리즘 원리에 관한 논의를 바탕으로 유연한 얕은 매설물의 지능형 탐지 네트워크 모델을 선택하고 최적화한다; 이후 음광 융합 지능형 탐지 시스템을 구축하고, 다양한 유연한 얕은 매설물의 레이저 스펙클 간섭 무늬 이미지 데이터셋을 구성한다; 마지막으로 데이터셋을 학습 및 테스트하여 간섭 무늬 이미지 인식을 위한 해당 알고리즘의 타당성을 검증한다. 실험 결과, 주어진 실험 조건에서 유연한 얕은 매설물 지능형 탐지 네트워크 모델의 정밀도는 98.39%, 재현율은 84.72%, 평균 인식 정확도는 99.66%임을 보여준다. 이 음향-진동 지능형 탐지 방법은 주어진 실험 환경에서 다양한 유연한 얕은 매설물의 레이저 스펙클 간섭 무늬 이미지를 지능형으로 인식할 수 있어, 얕은 지반 내 유연한 매설물의 대면적 빠른 탐지에 적합하다.

음광 융합 탐지;유연한 얕은 매설물;YOLOv5;음-지진 결합;간섭 무늬