一种基于改进的YOLOv10n模型的滑坡检测方法

本发明涉及一种基于改进的YOLOv10n模型的滑坡检测方法，属于计算机视觉和地质灾害监测技术领域。本方法首先采集高分辨率遥感影像数据，使用数据增强技术进行预处理；随后，将预处理后的遥感影像数据分为训练集、验证集和测试集，并进行真实框标注及类别标记；接着，基于Swin Transformer主干网络、深度可分离卷积模块和上下文聚合注意力机制构建并训练改进的YOLOv10n模型；最后，利用训练好的改进YOLOv10n模型输出滑坡检测结果。本发明方法在处理高分辨率遥感影像时保持高效和实时性，特别适用于资源受限环境下的滑坡实时监测，提高了滑坡检测的准确性和效率，能够更好地适应复杂地形和背景条件，为滑坡灾害监测提供了高效、可靠的技术支持。