公开(公告)号：CN119939148A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411830881.X

申请日：2024-12-12

Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 牛子豪 ,  石安池 ,  靳锴 ,  王平 ,  洪望兵 ,  陈建平 ,  陈长河 ,  杨宏

IPC: G06F18/20 ,  G06Q10/0635 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/17 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习方法的库区地质灾害智能识别方法、系统及储存介质，包括：S1分析基础地质资料及监测数据，初步研判滑坡易发性；S2利用无人机获取库区边坡正射影像和三维数字高程模型；S3对正射影像数据集进行特征增强，构建并训练用于滑坡灾害的深度学习模型；S4结合多期次正射影像对比和位移分析，综合判识滑坡体，并利用三维数字高程模型复核；S5根据预测结果分析滑坡变形破坏模式，结合数值模拟分析软件拟定支护模式，为灾害治理提供支持。本发明基于无人机遥感数据及地面基站监测数据，结合深度学习算法，有效提高库区滑坡灾害风险预测及后续稳定性处理的效率，并可提供灾害控制指导，为重大水电工程库岸工程安全提供有效保障。