基于运动识别的边坡工程坍塌检测研究

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。