摘要
本发明提供了一种用于复杂环境的山体滑坡监测与预警方法及系统,所述方法包括:对目标区域进行实地扫描,采集原始点云数据,并进行数据预处理,得到山体点云数据,对所述山体点云数据及相应的特征向量进行语义划分,提取点云的高层语义特征,得到地物分类结果,通过分析不同时期的所述山体点云数据,获取所述目标区域的地表位移数据,并得到所述目标区域山体表面的三维位移矢量场,计算地表变形速率,判断所述目标区域山体的稳定性,对所述山体点云数据进行滑坡预测,并提供预警信息。本发明通过多尺度特征提取结构融合局部和全局特征,基于法向量和曲率的特征点提取地表变形数据,实现动态监测山体地表变化,预防滑坡事件的发生。
技术关键词
山体滑坡监测
预警方法
预警模型
高层语义特征
基准特征
数据
速率
地质结构
局部特征提取
机器学习算法
点云深度学习
邻域
多尺度特征提取
特征选择方法
全局特征提取
卫星导航系统
主成分分析法
站点
系统为您推荐了相关专利信息
识别预警方法
电网设备缺陷
数字孪生模型
设备运行数据
卡尔曼滤波技术
监测预警方法
疾病
非临时性计算机可读存储介质
颈动脉超声图像
图像特征提取方法
多变量分析系统
经济管理系统
智能决策系统
预警模型
方圆
智能决策模型
城市内涝预警方法
数据驱动模型
风险
城市内涝预警装置
防喷器控制装置
深度学习模型
预警模型
故障预警方法
训练样本集