一种高位山体深部多参数数据获取装置与方法

    公开(公告)号:CN118816991B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411033061.8

    申请日:2024-07-30

    Abstract: 本发明提供一种高位山体深部多参数数据获取装置与方法,属于灾害探测领域,在钻孔内采用超弱光纤光栅阵列传感光缆,在一个钻孔内同时获取岩土体不同层位的位移变形、温度状况、渗透压力等多参数信息,并通过现场解算的方式实现多参数信息的融合分析,进而为采煤矿山地质灾害监测预警提供有效的技术支撑。本发明能够掌握了解采煤区高位山体的深部多参数数据,可为研判高位山体的岩层动态提供有效的技术支撑,通过在高位山体区域选取有效的观测钻孔,并在观测钻孔内部署不同种类、不同尺度的超弱光纤光栅传感光缆,可以有效获取高位山体深部多参数传感监测数据,进而为判定高位山体的稳定状态提供有效的数据参考。

    一种基于人机协同的滑坡边界与裂缝的标注方法及系统

    公开(公告)号:CN115578725A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211093095.7

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于人机协同的滑坡边界与裂缝的标注方法及系统,其方法包括:S1:基于滑坡现场图像,标注人员划定待标注对象的标注范围及其类型,如果判定其类型是滑坡边界时,转至步骤S2,否则转至步骤S3;S2:利用裸露岩石与山体植被的色差获取边界信息,得到滑坡边界初始标注结果;S3:使用训练好的语义分割模型获取滑坡现场图像中裂缝范围,利用图像细化算法获取裂缝图像骨架,得到裂缝初始标注结果;S4:利用膨胀与再细化方法对滑坡边界初始标注结果或者裂缝初始标注结果中的重叠区域进行修正,得到最终的标注结果。本发明提供的方法可自动完成标注过程中曲线勾画的工作,极大地减少了标注人员的操作量,提升了标注的效率。

    一种滑坡弱光栅传感阵列监测方法

    公开(公告)号:CN119573593A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202510124391.6

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本发明提供一种滑坡弱光栅传感阵列监测方法,涉及高位滑坡深部动态监测领域,包括搭建滑坡弱光栅形变、震动传感监测阵列;获取滑坡地表形变信息和深部岩体震动信息;对获取的地表形变信息和深部岩体震动信息开展分析研究;设计滑坡形变和震动信息识别分析模型;识别分析模型参数优化校正;长时序形变和震动信息获取,动态观测滑坡岩体变形状态。本发明充分利用弱光栅传感阵列的大范围、高精度特点,通过在滑坡深部和地表重点区域分别部署弱光栅传感阵列,实现对滑坡深部岩体的动态侦测,综合信息识别分析模型,有效侦测滑坡地表形变信息和深部岩体的震动信息,精确判断深部岩体动态变形的具体位置,分析研判滑坡的变形发展趋势。

    一种基于多用户协同的滑坡标注轮廓生成方法

    公开(公告)号:CN113591016B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111155743.2

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于多用户协同的滑坡标注轮廓生成方法,包括以下步骤:步骤1、由多个众包用户对滑坡的轮廓进行标注,汇总众包标注的结果;步骤2、引入地质滑坡的先验知识,将众包用户标注的曲线段与突出的滑坡结构特征进行比对,使用加权投票的方式,确定滑坡的结构;所述突出的滑坡结构特征包括滑坡的坡脚、后缘;步骤3、依据上述步骤2中确定的滑坡结构,筛选剔除结构混乱的低质量标注的干扰;步骤4、根据步骤3中筛选完成后的结果,将众包用户的标注曲线进行加权曲线分段融合;步骤5、汇总各结构片段上的融合结果,形成众包标注整合结果。本发明的方法能在质量参差不齐的标注数据上整合一个较好的标注结果。

    一种基于多源数据融合的滑坡灾害识别方法

    公开(公告)号:CN113610070A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202111179257.4

    申请日:2021-10-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据融合的滑坡灾害识别方法,属于智能地质灾害识别技术领域,所述的滑坡灾害识别方法将多源数据作为输入,根据多源数据的特征属性,进行数据的预处理,构建数据一致性关系;然后用预训练好的滑坡灾害识别网络进行识别,将输出结果与原始图像进行叠加,从而实现像素级别的滑坡灾害范围识别。实践证明,本发明针对滑坡灾害有良好的识别效果,现有数据集基础上,能达到75%的识别准确率。本发明采用了多源异构的数据,综合考虑了滑坡灾害的各个影响因素和判识模式,针对性的构建了滑坡灾害识别网络,在数据、特征、网络三个维度上进行融合求解,实现了像素级的滑坡预测,为相关研究人员提供了一种方法。

    一种基于人机协同的滑坡边界与裂缝的标注方法及系统

    公开(公告)号:CN115578725B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202211093095.7

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于人机协同的滑坡边界与裂缝的标注方法及系统,其方法包括:S1:基于滑坡现场图像,标注人员划定待标注对象的标注范围及其类型,如果判定其类型是滑坡边界时,转至步骤S2,否则转至步骤S3;S2:利用裸露岩石与山体植被的色差获取边界信息,得到滑坡边界初始标注结果;S3:使用训练好的语义分割模型获取滑坡现场图像中裂缝范围,利用图像细化算法获取裂缝图像骨架,得到裂缝初始标注结果;S4:利用膨胀与再细化方法对滑坡边界初始标注结果或者裂缝初始标注结果中的重叠区域进行修正,得到最终的标注结果。本发明提供的方法可自动完成标注过程中曲线勾画的工作,极大地减少了标注人员的操作量,提升了标注的效率。

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