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申请/专利权人：成都大学

摘要：本申请提供一种基于人工智能的边坡滑坡风险预警方法及系统，通过精确获取历史滑坡节点的触发路径和滑坡联动值，能够深入揭示边坡内部应力状态和滑坡机理，进而准确评估各边坡区块的潜在滑移危险性。此外，结合基础分布图生成的风险热力分布图和风险分布图，使得滑坡风险的空间分布一目了然，便于快速识别高风险区域，为及时采取防范措施提供了可能。最终，基于风险分布图生成的预警信息，确保了预警的针对性和时效性，有效降低了边坡滑坡灾害的发生概率和灾害损失，保障了人民生命财产的安全。

主权项：1.一种基于人工智能的边坡滑坡风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标边坡监控区域的边坡三维影像中各历史滑坡节点在滑坡风险平面空间下的历史滑坡触发路径，并获取滑坡风险立体空间下各个所述历史滑坡节点到风险观测平面的滑坡联动值，所述滑坡联动值是指单独历史滑坡节点在滑坡发生时，对边坡其他区域产生影响的大小或程度，所述滑坡联动值通过数学模型和地质力学分析得出，综合考虑了地质条件、降雨量、地震活动的因素；获取用于构建边坡滑坡风险分布图的基础分布图；依据各个所述历史滑坡节点的所述历史滑坡触发路径和所述滑坡联动值，确定所述边坡三维影像的各第一边坡区块的潜在滑移危险性，所述第一边坡区块是指在边坡三维影像中根据地质条件和历史滑坡事件因素初步划分的边坡区域；依据各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，在所述基础分布图中构建各个所述第一边坡区块，生成滑坡风险热力分布图；依据各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，在所述滑坡风险热力分布图中除各个所述第一边坡区块以外的分布范围内，构建第二边坡区块，生成所述目标边坡监控区域的边坡滑坡风险分布图；基于所述目标边坡监控区域的边坡滑坡风险分布图生成对应的预警信息；所述边坡三维影像由多个滑坡风险区块组成，所述边坡三维影像包括：经所述历史滑坡节点关联的至少三个滑坡风险区块组合连通生成的复合风险区块，所述复合风险区块的关注节点为所述历史滑坡节点；所述依据各个所述历史滑坡节点的所述历史滑坡触发路径和所述滑坡联动值，确定所述边坡三维影像的各第一边坡区块的潜在滑移危险性，包括：将所述复合风险区块划分为至少一个多元风险区块，并针对各个所述多元风险区块，分别进行下述步骤，生成所述边坡三维影像的所述复合风险区块的各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性：将所述多元风险区块的各个所述关注节点的所述历史滑坡触发路径和所述滑坡联动值，输入到预先训练的潜在滑移危险决策模型，确定所述边坡三维影像的所述多元风险区块的各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性；所述多元风险区块的各个所述关注节点的历史滑坡触发路径通过历史滑坡触发路径参数进行表征；所述将所述多元风险区块的各个所述关注节点的所述历史滑坡触发路径和所述滑坡联动值，输入到预先训练的潜在滑移危险决策模型，确定所述边坡三维影像的所述多元风险区块的各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，包括：对于所述多元风险区块的各个所述第一边坡区块，分别进行下述步骤：获取所述第一边坡区块在所述基础分布图中的边坡区块分布位置；依据所述边坡区块分布位置、以及所述多元风险区块的各个所述关注节点的历史滑坡触发路径参数，确定所述第一边坡区块对应各个所述关注节点的加权系数，所述加权系数为，所述关注节点到所述风险观测平面的滑坡联动值所对应的加权系数；依据所述第一边坡区块对应各个所述关注节点的加权系数，对各个所述关注节点到所述风险观测平面的滑坡联动值进行融合计算，生成融合计算结果；将所述融合计算结果作为所述多元风险区块的所述第一边坡区块的潜在滑移危险性；其中，所述依据各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，在所述基础分布图中构建各个所述第一边坡区块，生成滑坡风险热力分布图，包括：对于所述多元风险区块的各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，分别进行下述步骤，生成所述滑坡风险热力分布图：在所述第一边坡区块对应各个所述关注节点的加权系数均不小于0时，依据所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，在所述基础分布图中构建所述第一边坡区块；所述依据各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，在所述滑坡风险热力分布图中除各个所述第一边坡区块以外的分布范围内，构建第二边坡区块，生成所述目标边坡监控区域的边坡滑坡风险分布图，包括：将各个所述第一边坡区块的潜在滑移危险性，向所述滑坡风险热力分布图中除各个所述第一边坡区块以外的分布范围内各目标边坡区块进行风险传递，生成各个所述目标边坡区块的潜在滑移危险性；依据各个所述目标边坡区块的潜在滑移危险性，在所述滑坡风险热力分布图中构建各个所述目标边坡区块，并将构建的所述目标边坡区块作为所述第二边坡区块，生成所述目标边坡监控区域的边坡滑坡风险分布图。

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权利要求：

百度查询： 成都大学 基于人工智能的边坡滑坡风险预警方法及系统