提出一种基于目标检测算法的柔性浅埋物的声-振智能探测方法，将声波激励、激光散斑干涉测振和目标检测算法有机结合，用以柔性浅埋物的大范围快速探测。在论述YOLO系列目标检测算法原理的基础上，选择并优化柔性浅埋物的智能探测网络模型；然后，搭建声-光融合智能探测系统，构建不同柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图数据集；最后，对数据集进行训练和测试，验证该算法用于干涉条纹图识别的可行性。实验结果表明：在给定实验条件下，柔性浅埋物智能探测网络模型的精确率为98.39%，召回率为84.72%，平均识别精度为99.66%。该声-振智能探测方法可以在给定实验环境下对多种柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图进行智能识别，适用于浅层地下柔性掩埋物的大面积快速探测。

利用激光自混合干涉测振技术，研究一种非接触式声共振探雷方法。在论述激光自混合测振技术原理的基础上，以69式防坦克塑壳地雷、72式防坦克金属地雷、58式防步兵橡胶地雷和砖块作为测量对象，构建其声学特征测量实验系统，设计并搭建地雷在埋设情况下的探测实验系统，利用激光自混合测振技术研究不同类型埋设地雷及同一地雷在不同埋深和土壤条件下的声振特性。实验结果显示，地雷在外界激励下表现出独特的多模态振动特性，在不同埋设条件下表现出不同的声振特征，地表振动强度随着深度的增加和土壤孔隙度的减小而减小，而对土壤湿度的变化不明显。利用激光自混合测振技术可进行地雷振动特征的非接触式检测，埋设地雷的声振特征不同于砖块等干扰物，与地雷的类型及埋设条件有关。

基于地雷独特机械特性和声-地震耦合原理的声-地震耦合探雷技术，在埋设地雷的安全有效探测方面具有广阔的应用前景，但针对实用工程探雷系统的研究还需要做大量工作。其中，声波耦合的地表振动信号非常微弱复杂，如何对其进行精确快速测量是一个关键难题。本文在声-地震耦合探雷技术原理的基础上，对地表振动的非接触激光测量技术（包括激光多普勒干涉技术、电子散斑干涉技术和激光自混合干涉技术）进行综述分析，并分析了电子剪切散斑干涉技术用于声-地震耦合探雷的可行性。