基于裂缝密度分析的危岩体风险评估方法

本申请涉及一种基于裂缝密度分析的危岩体风险评估方法。所述方法包括：首先，获取危岩体航拍图像，并进行预处理；之后，对预处理后的危岩体航拍图像采用YOLOv8神经网络进行目标检测，得到危岩体检测框；基于所述危岩体检测框采用Fast‑SCNN卷积神经网络进行危岩体裂缝分割与密度计算，得到危岩体裂缝密度；最后，基于所述危岩体裂缝密度结合裂缝方向和交叉点确定危岩体风险等级。也就是说，提出一种基于深度学习的危岩体风险评估方法，以危岩体裂缝密度即危岩体目标框中裂缝的有效面积占整个框的比例作为主要评估指标，并结合裂缝方向不同而产生的交叉点作为辅助判定依据，能够高效地评估危岩体风险大小，从而判断岩体灾变风险。