基于改进Faster-RCNN算法的边坡行人安全检测研究

当边坡出现地质灾害时,边坡上的滚石会对下方公路上的行人带来危险,造成人员伤亡和直接的经济损失。对此提出一种视觉行人检测算法,当检测有行人出现时进行警示,避免安全隐患。为提升视觉算法的检测精度,提出了一种改进的Faster-RCNN目标检测算法。首先,将最大池和平均池分别引入到ResNet残差结构中,保存更完整的特征信息;其次,提出Fpnc-ResNet50结构,在ResNet结构的基础上,融合多尺度特征和CBAM注意力机制,提高对小目标和行人遮挡问题的识别能力;最后,将EIoU损失与均方误差损失相结合,加快模型的收敛速度,提高模型在未知数据的检测效果,并进一步改善背景混乱下的行人遮挡问题。通过实验验证,本文提出的算法相比原算法在检测精度上提升了4.01%,有良好的实际应用效果。

基于卫星遥感数据的人工智能模型在水电站周边地质监测中的应用

基于InSAR遥感数据对池潭水电站的重点地质灾害点进行安全排查监测,实现了水电站周边地质监测的目标。本文所提出的深度学习预测模型促进了神经网络技术在地质监测方面的应用。