本發(fā)明公開(kāi)了地質(zhì)雷達(dá)檢測(cè)道路地下隱患的智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域，本發(fā)明包括構(gòu)建探地質(zhì)雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，篩選含有地下隱患目標(biāo)的二維地質(zhì)雷達(dá)圖樣本，對(duì)目標(biāo)樣本圖片進(jìn)行標(biāo)注和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，構(gòu)建PASCA?VOC數(shù)據(jù)集并劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，獲取Mask?RCNN網(wǎng)絡(luò)模型，檢測(cè)地質(zhì)雷達(dá)道路地下隱患目標(biāo)；本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建的地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)信息豐富，滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中大量數(shù)據(jù)的要求；針對(duì)工程應(yīng)用要求通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等技術(shù)有效提升目標(biāo)檢測(cè)精度，能夠快速處理復(fù)雜的道路地下雷達(dá)數(shù)據(jù)，極大的提升了深度學(xué)習(xí)在地下隱患自動(dòng)化探測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍和智能化；在faster?RCNN基礎(chǔ)上使用ResNet和FPN代替了vgg網(wǎng)絡(luò)，挖掘多尺度信息；使用RoiAlign解決量化操作產(chǎn)生的微小偏移。