一种基于深度学习的边坡预警方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的边坡预警方法及系统，具体涉及边坡预警技术领域，包括S1、多源数据采集，S2、动态图构建，S3、元学习模型初始化，S4、时空融合预测，S5、动态风险评估，S6、分级预警触发。本发明通过多模态数据融合、创新模型架构及智能预警机制，能够显著提升边坡预警能力，而且融合多源数据并利用跨模态注意力机制，全面精准反映边坡状态，提高预警准确性，构建动态图结构结合元学习引擎，适配不同边坡且能持续优化，降低部署维护成本，同时，建立科学分级预警体系，联动历史案例库与相关设备，高效调配资源，保障生命财产安全，减少灾害损失。