地基基础是工程建设的重要环节，其质量直接影响建筑物的安全与使用寿命。由于地基基础自身的复杂性和不确定性，传统检测方法在缺陷识别方面存在一定局限性。近年来，随着机器学习理论的不断发展与创新，基于机器学习的地基基础缺陷自动识别技术逐步成为研究热点。本文采用声波反射、地质雷达、图像等多源缺陷检测数据，基于机器学习原理构建地基基础缺陷自动识别模型，并结合具体工程实例进行验证与分析。实验结果表明，本文所提出的算法能够在工程现场采集到丰富的缺陷数据，且具有较高的识别准确率，具有一定的工程应用前景。
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