基于运动识别的边坡工程坍塌检测研究

作     者：程冀 史玉龙 吴迪 CHENG Ji;SHI Yulong;WU Di

作者机构：黄河勘测规划设计研究院有限公司河南郑州450003 云河(河南)信息科技有限公司河南郑州450003 

出 版 物：《河南水利与南水北调》 (Henan Water Resources & South-to-North Water Diversion)

年 卷 期：2024年第53卷第7期

页      面：96-97页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划(2023YFC3209200) 

主　　题：深度学习 河防工程边坡坍塌 图像分割 图像识别 

摘      要：针对河防工程边坡坍塌监测工作中存在监测效率低、人身安全风险大、人力成本高等问题,提出了一种基于深度学习技术的河防工程边坡坍塌智能检测方法,该方法首先利用基于注意力机制的轻量化U-net图像分割模型对河防工程边坡区域进行精准分割,然后再利用光流法对边坡区域中产生的运动进行识别,最后设计一个轻量化卷积神经网络对识别到的运动目标进行分类,判断运动目标是否为边坡本身。通过在模拟河防工程坍塌数据以及实际现场数据上的实验结果表明所提出的算法可以有效地对工程边坡坍塌事件进行识别,具有较强的应用价值。