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摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的危岩体剪切带质量评价方法，涉及危岩体监测与评估的技术领域，包括以下步骤：S1、布置高分辨率摄像头，调整角度和焦距，定期自动采集并传输图像数据至服务器；S2、使用滤波器去噪，调整对比度和直方图均衡化，增强图像清晰度；S3、应用边缘检测和特征点检测算法提取关键特征并覆盖关键区域；应用Canny边缘检测和SIFT算法进行特征提取，采用卷积神经网络CNN进行模型训练和交叉验证，实时监测剪切带变化并触发预警，通过热力图等可视化工具展示分析结果并生成标准化报告，确保监测结果的规范性和一致性，从而提升了危岩体剪切带监测的效率和准确性，有效防范地质灾害风险。
主权项：1.一种基于机器视觉的危岩体剪切带质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、布置高分辨率摄像头，调整角度和焦距，定期自动采集并传输图像数据至服务器；S2、使用滤波器去噪，调整对比度和直方图均衡化，增强图像清晰度；S3、应用边缘检测和特征点检测算法提取关键特征并覆盖关键区域；S4、标注数据并选择训练模型，使用交叉验证提高分类和分割准确性；S5、分割图像，分析剪切带结构特征，评估质量，识别潜在风险区域；S6、实时采集和分析数据，识别剪切带变化，建立预警系统，及时提示风险；S7、可视化展示分析结果，定期生成标准化评估报告，记录剪切带变化情况。
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于机器视觉的危岩体剪切带质量评价方法
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