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申请/专利权人：四川凉山水洛河电力开发有限公司

摘要：本发明公开了一种边坡崩塌落石监测方法，属于边坡崩塌落石监测技术领域，本发明先根据激光点云变化值，找到存在变动的多帧激光点云，从而识别出边坡在发生变化的激光点云数据，从变动的多帧激光点云提取出多帧落石点云，再根据各个落石边缘轮廓的体积，对落石边缘轮廓赋予权重系数，将各个落石边缘轮廓和权重系数输入落石强度预测模型，通过权重系数对各个落石边缘轮廓对应的特征进行增强处理，提高边坡崩塌落石强度值的预测精度。

主权项：1.一种边坡崩塌落石监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据激光点云变化值，提取存在变动的多帧激光点云；S2、根据变动的多帧激光点云，提取多帧落石点云；S3、提取每帧落石点云的落石边缘轮廓；S4、根据各个落石边缘轮廓的体积，对落石边缘轮廓赋予权重系数；S5、根据各个落石边缘轮廓和权重系数，基于落石强度预测模型，得到边坡崩塌落石强度值；所述S5中落石强度预测模型包括：多个特征提取单元、多个第一乘法器M1、多个局部Sigmoid层、Concat层和全局Sigmoid层；每个所述特征提取单元的输入端用于输入一个落石边缘轮廓，其输出端与一个第一乘法器M1的第一输入端连接；所述第一乘法器M1的第二输入端用于输入落石边缘轮廓对应的权重系数，其输出端与局部Sigmoid层的输入端连接；所述Concat层的输入端分别与多个局部Sigmoid层的输出端连接，其输出端与全局Sigmoid层的输入端连接；所述全局Sigmoid层的输出端作为落石强度预测模型的输出端；每个所述特征提取单元包括：CNN网络、第一尺度增强通道、第二尺度增强通道、第三尺度增强通道、加法器和MaxPool层；所述CNN网络的输入端作为特征提取单元的输入端，其输出端分别与第一尺度增强通道的输入端、第二尺度增强通道的输入端和第三尺度增强通道的输入端连接；所述加法器的输入端分别与第一尺度增强通道的输出端、第二尺度增强通道的输出端和第三尺度增强通道的输出端连接，其输出端与MaxPool层的输入端连接；所述MaxPool层的输出端作为特征提取单元的输出端；所述第一尺度增强通道、第二尺度增强通道和第三尺度增强通道均包括：AvgPool层、第一Conv层、ReLU层、第二Conv层、Softmax层和第二乘法器M2；所述AvgPool层的输入端与第二乘法器M2的第一输入端连接，并作为第一尺度增强通道、第二尺度增强通道或第三尺度增强通道的输入端；所述AvgPool层的输出端与第一Conv层的输入端连接；所述ReLU层的输入端与第一Conv层的输出端连接，其输出端与第二Conv层的输入端连接；所述Softmax层的输入端与第二Conv层的输出端连接，其输出端与第二乘法器M2的第二输入端连接；所述第二乘法器M2的输出端作为第一尺度增强通道、第二尺度增强通道或第三尺度增强通道的输出端；在第一尺度增强通道中第一Conv层和第二Conv层的卷积核大小为；在第二尺度增强通道中第一Conv层和第二Conv层的卷积核大小为；在第三尺度增强通道中第一Conv层和第二Conv层的卷积核大小为；所述局部Sigmoid层的表达式为： ，其中，Hn为第n个局部Sigmoid层的输出特征，Xn为第n个第一乘法器M1的输出特征，W局部,n为第n个局部权重，b局部,n为第n个局部偏置，n为正整数，Sigmoid为激活函数；所述全局Sigmoid层的表达式为： ，其中，Fs为全局Sigmoid层输出的边坡崩塌落石强度值，W全局为全局权重，b全局为全局偏置，Concat为Concat层的拼接操作，H1为第1个局部Sigmoid层的输出特征，HN为第N个局部Sigmoid层的输出特征，N为局部Sigmoid层的数量。

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