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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多视角融合与Sobel边缘算子的矿区滑坡检测方法，解决了现有检测技术难以捕捉到小尺度地表变化；人工检测耗时耗力、成本较高，且存在主观判断，使得难以实现对大范围区域的高效准确监测的技术问题，其包括通过无人机搭载倾斜摄像机航拍获取不同视角的矿区滑坡图像；构建多视角融合的深度学习SSD网络结构，深度学习SSD网络结构包括输入层、VGG卷积神经网络层、多视角特征融合层、边缘特征提取层和滑坡检测层；将不同视角的矿区滑坡图像输入到深度学习SSD网络结构中进行训练，调节超参数，以得到最佳的深度学习SSD网络结构进行滑坡检测识别。通过所述方法能提高矿区滑坡检测的准确性和效率。
主权项：1.基于多视角融合与Sobel边缘算子的矿区滑坡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过无人机搭载倾斜摄像机航拍获取不同视角的矿区滑坡图像；S2、构建多视角融合的深度学习SSD网络结构，通过深度学习SSD网络结构对S1中得到的不同视角的矿区滑坡图像进行融合，形成更为综合的地表特征模型，以提高对滑坡区域的探测灵敏度；其中深度学习SSD网络结构包括输入层、VGG卷积神经网络层、多视角特征融合层、边缘特征提取层和滑坡检测层，所述输入层接收矿区滑坡图像作为输入，经过多视角特征融合层融合拼接不同视角图像的特征，再通过VGG卷积神经网络层提取深层次的地表特征，接着引入Sobel边缘算子作为特征提取工具，对图像进行边缘特征提取，以增强滑坡特征，通过边缘特征提取层使用Sobel边缘算子进行边缘特征循环提取，最终通过滑坡检测层进行滑坡检测，并输出检测结果；S3、将步骤S1得到的不同视角的矿区滑坡图像输入到深度学习SSD网络结构中进行训练，调节超参数，以得到最佳的深度学习SSD网络结构进行滑坡检测识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 基于多视角融合与Sobel边缘算子的矿区滑坡检测方法
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