一种滑坡落石检测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119888167A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411836867.0

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明实施例提供一种滑坡落石检测方法、装置及设备,方法包括:获得待检测地质的滑坡落石图像以及系统资源占用状态;计算滑坡落石图像数据的纹理复杂度和边缘密度;根据纹理复杂度和边缘密度,判断场景复杂度;根据系统资源占用状态和场景复杂度,从多个待选择检测模型中确定初始检测模型;基于初始检测模型的综合评分,确定目标检测模型;基于目标检测模型,对待检测地质进行滑坡落石检测,得到目标检测结果。本发明实现了实时性与检测精度的有效平衡;采用时间‑精度综合评价指标S指导模型优化,实现了在满足实时性要求的同时,最大化检测精度。

    一种基于分形理论及CT扫描的煤体孔渗参数预测方法

    公开(公告)号:CN110146525A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201910331296.8

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于分形理论及CT扫描的煤体孔渗参数预测方法,属于煤矿瓦斯灾害防治技术领域。该方法包括:首先对煤样进行CT扫描实验,获取煤样的二维CT切片;利用三维重建软件准确的对煤样的真实孔裂隙结构进行三维重建,分别得到6种煤样的三维孔裂隙结构模型,统计出各煤样微观参数;然后利用Matlab程序导入三维孔裂隙结构数据体,并计算各煤样的三维体积分形维数;最后,基于CT三维重建得到的孔裂隙结构参数结合迂曲度分形数学模型求得三维空间的迂曲度分形维数,得到孔隙率、渗透率与分形维数的拟合函数,进而准确预测孔隙率、渗透率。本发明避免了实验室测煤体孔渗参数的局限性,获得数据更加快速、准确。

    基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法

    公开(公告)号:CN119888391A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510345494.5

    申请日:2025-03-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法,涉及图像识别技术领域,具体包括如下步骤:针对不同的超像素分割方法和分割数量,计算多个评估指标;对评估指标进行归一化处理,基于主成分分析PCA计算各个评估指标的权重;构建超像素分割综合评价计算方法,根据综合评分选择最优超像素分割方法及分割数量,并对滑坡图像进行初步超像素分割;构建改进的超像素区域邻接图RAG描述超像素之间的相似性,并采用归一化切割方法对滑坡图像进行超像素合并和分割;对滑坡图像进行去噪。本发明的技术方案克服现有技术中不能够在数据稀缺的条件下,精确识别并监测暴雨作用下的短时序滑坡变形区域的问题。

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