本發明提供一種基于視頻識別技術的地質災害監測預警系統,涉及地質災害監測領域。本發明結合邊坡變形、破壞機理,圖像識別的邊坡形變深度學習框架和動態目標識別技術,建立邊坡形變識別單元、邊坡災害識別單元,并實現本地預警和遠程預警;通過雙目測距能以低成本得到RGBD圖像,且可以結合圖像疊加等技術,實現去霧、圖像增強等功能,相比于傳統的激光雷達獲得深度數據,兼具成本與功能優勢;本發明所使用的輕量級卷積神經網絡架構(SFNet)采用了切分模塊層,相比目前通用的輕量級卷積神經網絡,在卷積核數目及輸入特征圖通道數相同時,SFNet的參數和計算量更少,分類正確率更高,相比標準卷積,在網絡復雜度大幅降低。
聲明:
“基于視頻識別技術的地質災害監測預警系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)