基于深度学习的边坡防护智能检测系统

本发明涉及边坡防护技术领域，尤其涉及基于深度学习的边坡防护智能检测系统。其技术方案包括多源异构数据感知模块、数据融合与特征提取模块、边坡状态智能诊断与预警模块、边缘‑云端协同计算架构和系统优化模块。本发明通过多模态检测网络实现了多源异构数据的配准与特征互补，并通过物理信息神经网络架构有效抑制了过拟合现象，并通过构建动态风险评估模型，实现了风险量化评估，配合四级预警策略实现了缩短预警响应时间，降低误报率，另外，通过物理约束对抗训练方法提高了系统在极端场景下的检测精度，从而提高了系统的环境适应性，还通过在线增量学习模块实现了模型持续更新进化，解决了传统系统因地质条件变化导致的性能衰减问题。