摘要
本发明公开了一种边坡地质灾害多模态预警方法及系统,涉及边坡监测技术领域,包括:布设分布式传感器网络,采集边坡多源监测数据;多源监测数据包括位移数据、应力数据和振动频率数据;利用图神经网络对多源监测数据进行特征提取,特征提取包括捕捉传感器节点间的空间相关性和识别异常模式,根据异常模式识别边坡潜在失稳区域,并输出潜在失稳区域的特征;基于潜在失稳区域的特征,结合历史灾害数据构建的灾害演化图谱,生成边坡稳定性风险等级评估报告。本发明能够实现对边坡由表及里、由静态到动态的全方位监测,准确识别异常模式和潜在失稳区域,并基于历史数据实现对边坡风险的准确评估和及时预警。
技术关键词
边坡地质灾害
多源监测数据
预警方法
分布式传感器网络
多模态
模式分类器
传感器节点
突变型
模式识别
风险
图谱
时间序列特征
一维卷积神经网络
边坡监测技术
频域特征
短时傅里叶变换
系统为您推荐了相关专利信息
风险评估模型
综合风险评估方法
构建卷积神经网络
多模态
残差模块
辅助诊断系统
文本特征向量
图像特征向量
多模态
特征融合网络
自动化测试系统
多参数
纹波噪声
复合传感器阵列
近场电磁探头
穿越活动断裂带
预警系统
分布式声波传感
MEMS加速度计
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