La complejidad de las enfermedades en los revestimientos de túneles y la interferencia del desorden y la fuerte reflexión de las barras de refuerzo en los datos del radar de penetración terrestre (GPR) son factores importantes que llevan a la baja precisión y la escasa automatización de la detección de enfermedades. Como consecuencia, este documento lleva a cabo un método de detección automática para enfermedades ocultas en revestimientos. En primer lugar, para suprimir la interferencia del desorden fuerte, se establecen la ecuación de estado y la ecuación de medición de los datos del GPR, y se deduce la fórmula recursiva de supresión del desorden. En segundo lugar, combinado con una red neuronal convolucional, se construye la red que puede suprimir la fuerte reflexión de las barras de refuerzo. Finalmente, se extraen las características multidimensionales de la enfermedad en el dominio del tiempo, dominio de la frecuencia y dominio tiempo-frecuencia, y luego se establece el conjunto de datos de la máquina de vectores de soporte (SVM) y se forma el método de detección automática de enfermedades. El método propuesto puede evitar la baja eficiencia de la interpretación manual y la sobredependencia de la precisión de detección en el nivel de experiencia de los técnicos.