买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：成都航空职业技术学院

摘要：本发明涉及滑坡监测技术领域，其具体公开了一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法和系统。该系统包括数据采集层、数据处理层和应用服务层；分别在不同的尺度下对空基监测数据、天基监测数据以及地基监测数据进行处理，充分发挥了空天地监测手段的优势，并且利用人工智能卷积神经网络模型对地基监测数据进行滑坡危险性的智能化判断，地基监测数据中不仅考虑了区域视频监控数据，还考虑了环境数据对滑坡判断的影响，进一步提升了滑坡监测预警的准确性，为工作人员进行滑坡判断提供了有力的支撑。

主权项：1.一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集空基监测数据、天基监测数据、地基监测数据；其中所述空基监测数据为GNSS监测数据，所述天基监测数据为无人机航拍影像数据，所述地基监测数据为地面实时视频数据和环境监测数据；对所述空基监测数据进行分析处理，定位大尺度滑坡风险区域，启动相应区域的天基数据采集设备；对所述天基监测数据进行分析处理，实现三维点云数据的提取和坡表面三维数据建模，定位中尺度滑坡风险区域，启动相应区域的地基数据采集设备；对所述地基监测数据进行分析处理，实现实时视频数据特征提取和环境数据特征提取，采用预先训练的人工卷积神经网络模型实现滑坡危险性判断；根据监测结果和滑坡危险程度设置预警规则和预警响应，对监测数据实现可视化展示；对所述空基监测数据进行分析处理进一步包括：设置n个观测时间点、m个监测点、1个基准点，统计在每个观测时间点上，每个监测点和基准点的大地高差，将第一次测量的m个大地高差作为初始值，此后n-1个观测时间点上的大地高差分别与对应监测点的初始值相减，得到沉降量数据，将所述沉降量数据传入可视化监测单元，实现可视化监测；对所述沉降量数据进行分析，将沉降量大于预设阈值的区域确定为大尺度滑坡风险区域；对所述天基监测数据进行分析处理进一步包括：在所述大尺度滑坡风险区域中，启动无人机航拍设备采集多角度无人机图像数据；提取所述多角度无人机图像数据中的GPS坐标和相机姿态，生成目标区域的稀疏点云数据，再通过特征点匹配、重建以及空间点的扩散、过滤，得到稠密点云数据；根据所述稠密点云数据对大尺度滑坡风险区域的地表进行三维建模和时空演化分析，将预设时间范围内地表位移形变超过预设阈值的区域确定为中尺度滑坡风险区域；对所述地基监测数据进行分析处理进一步包括：在所述中尺度滑坡风险区域中，启动地基视频监控设备采集实时视频数据，将所述实时视频数据传入可视化监测单元，用于实现人工监测；提取所述实时视频数据中的关键帧图像集，对关键帧图像集进行目标识别和分割，对目标分割后的关键帧图像集中的滑坡区域进行网格化处理，提取每个网格点的坐标和特征点；整合所述目标分割后的关键帧图像集中的滑坡区域中网格点坐标和特征点形成时序特征向量；采集所述中尺度滑坡风险区域中预设时间范围的环境数据，所述环境数据包括降雨量、土壤湿度、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、沉积运输指数、地形粗糙度指数；对所述环境数据中的每一项分别进行均值化处理后拼接，形成环境数据特征向量；对所述时序特征向量和环境特征向量进行归一化处理后融合成地基数据特征，输入至预先训练的人工卷积神经网络模型中，输出滑坡危险程度的概率向量；所述预先训练的人工卷积神经网络模型包括一个输入层、一个输出层、2个隐藏层、3个卷积层，采用relu作为激活函数，采用交叉熵作为损失函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都航空职业技术学院 一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法和系统