摘要
本发明涉及水库大坝形变监测技术领域,具体为一种基于图像识别的水库大坝三维形变监测预警方法。首先采集水库大坝的多视角二维图像数据,通过图像处理技术构建水库大坝的三维模型并提取表面形变区域;然后将形变区域的形变数据和环境数据融合,获取水库大坝的即时形变;基于即时形变和形变数据进行时间序列分析,预测未来形变概率。最后综合分析预测形变和即时形变获取形变预警指数,实现了水库大坝的自动化形变监测预警。本发明结合图像处理技术和深度学习方法,提升了水库大坝形变监测的准确性和实时性,从而提升了水库大坝运行管理的质量与效率。
技术关键词
水库大坝
三维形变监测
预警方法
二维图像数据
三维模型
多源数据融合方法
坐标
多层卷积神经网络
图像处理技术
形变监测技术
指数
三维表面模型
深度卷积神经网络
损失函数优化
长短期记忆网络
计算机视觉技术
关键特征点
深度学习方法