简介： 本发明涉及一种基于深度学习的地下管线检测识别方法，属于地质勘探技术领域，解决了现有检测方法工作效率低及受人为因素影响较大的问题。包括：获取用于地下管线检测模型训练所需的数据集；构建地下管线检测模型，并利用上述数据集训练模型；利用训练好的地下管线检测模型对地下管线进行检测识别。本发明通过对采集的探地雷达数据特性进行分析，结合人工智能算法‑“深度学习”进行地下管线的自动检测识别，通过构建的卷积神经网络进行目标特征的自动提取，进而实现地下管线的自动识别，提高了地下管线的检测效率，可以满足对大量探测数据的快速高效处理，同时有效减少了人为因素对数据解释和判读结果的影响，提高了地下管线检测识别的置信度。