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一种集成式边坡监测系统及方法 

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申请/专利权人:湖南致力工程科技有限公司

摘要:本发明公开了一种集成式边坡监测系统及方法,涉及公路边坡监测技术领域,包括以下步骤:将待监测的公路边坡地质区域划分为多个子区域;在每个子区域内,通过无人机上装配的激光雷达以初始预设的点云密度进行扫描,获取整个公路边坡的初始地表形态信息;针对每个子区域,利用激光雷达生成的点云数据获取该子区域下的地表形态信息。本发明通过划分子区域并结合预训练机器学习模型预测地表异常变化,能够及时识别早期迹象并在风险初期发出预警,提升地质灾害预防和应急能力,同时,动态调整点云密度,针对高风险区域提高监测精度,避免资源浪费,大幅提升监测效率和精度,优化风险管理。

主权项:1.一种集成式边坡监测方法,其特征在于,包括以下步骤:将待监测的公路边坡地质区域划分为多个子区域;在每个子区域内,通过无人机上装配的激光雷达以初始预设的点云密度进行扫描,获取整个公路边坡的初始地表形态信息;针对每个子区域,利用激光雷达生成的点云数据获取该子区域下的地表形态信息;对子区域下的地表形态信息进行特征提取,基于提取的特征,在监控窗口下,利用预先训练好的机器学习模型对该子区域下的地表异常形态变化进行分析预测,识别出地表异常形态变化的早期迹象;基于机器学习模型的预测结果,将监控窗口下的所有子区域划分为异常形态变化区域和正常形态变化区域,正常形态变化区域为地质变化稳定的区域,异常形态变化区域为存在异常形态变化风险的区域;对所有被判定为异常形态变化区域的子区域进行标记,以便后续监测中重点关注;针对被判定为正常形态变化的子区域,继续沿用初始设定的点云密度进行监测;针对被标记的存在异常形态变化风险的子区域,基于该子区域的地质预测结果,为其重新分配高点云密度;利用重新分配的高点云密度,对所有标记的异常区域进行进一步扫描。

全文数据:

权利要求:

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