针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。