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公开(公告)号：CN118918685A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411205138.5
申请日：2024-08-30
申请人： 广西壮族自治区地质环境监测站 , 武汉地大信息工程股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式光纤传感地质灾害监测预警方法及系统，包括如下步骤：在监测区域内布设光纤传感器网络，实时采集地质环境中的应变、温度、振动等物理量数据。利用改进的光学技术处理这些数据，确保长距离监测的高精度。通过图谱正则化技术对数据进行综合分析，构建高维动态监测模型，预测地质灾害的发生时间、地点和严重程度，还结合自适应多层级决策树，智能分类风险等级，并触发相应的应急响应措施，通过协同进化机制和动态遗传算法，对传感器网络进行实时优化，持续提升监测系统的性能。本发明旨在提供准确、实时的地质灾害预警，保障公共安全。
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公开(公告)号：CN117275181A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310594174.4
申请日：2023-05-24
申请人： 广西壮族自治区地质环境监测站
摘要： 本发明公开了地质灾害监测技术领域的基于“隐患点+风险区”双控地质灾害监测预警系统，包括主控模块、地质灾害点专业监测模块、地质灾害风险区等级划分模块、降雨值图划分模块、区域预警图层生成模块、预警处理模块、预警信息发布模块、预警防控模块和显示模块；地质灾害点专业监测模块，用于实时监测地质灾害点位移、降雨量、含水率等数据；地质灾害风险区等级划分模块，用于实现地质灾害风险区划；降雨值图划分模块，用于根据分布的降雨量站点实时监测的雨量，自动生成降雨量等值线图；区域预警图层生成模块，用于自动生成地质灾害风险预警图层。本系统简单易操作，建立了人防+技防和隐患点+风险区相结合的地质灾害监测预警系统。
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公开(公告)号：CN114396913A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210048543.5
申请日：2022-01-17
申请人： 浙江敏源传感科技有限公司 , 广西壮族自治区地质环境监测站 , 梧州市自然资源局
摘要： 本发明公开了级联多节点空间任意姿态倾角形变监测装置及计算方法，属于建筑安全检测技术领域，级联多节点空间任意姿态倾角形变监测装置包括无线采集器、倾角计及RS485连接线，倾角计通过RS485总线级联多个节点组网，总线被无线采集器轮询采集上传到云平台，每个倾角计节点有不同的寄存器物理地址来区分，本发明的有益效果为可在三维空间、多节点组网监测，应用在各种崩塌坠落等场景下监测物体倾斜形变安全，并及时预警预报，通过内置的嵌入式算法可灵活对任意安装姿态进行判决，并自动选择最佳的稳定性判断算法，对于突变的崩塌情况可以第一时间本地声光报警。
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公开(公告)号：CN118822271A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411018839.8
申请日：2024-07-29
申请人： 广西壮族自治区地质环境监测站
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了基于人工智能的地质灾害风险分区自动优化方法及系统，包括如下步骤：S1、采集地质数据、气象数据和遥感影像数据；S2、对数据进行预处理；S3、构建多输入分支神经网络模型，将地质数据、气象数据和遥感影像数据分别输入到地质数据分支、气象数据分支和遥感数据分支的神经网络；S4、利用多模态注意力机制对各分支输出特征进行加权和融合，得到融合特征；S5、应用强化学习算法对融合特征进行动态优化，得到优化后的自适应特征；S6、将自适应特征输入全连接层，并输出地质灾害风险等级；S7、将地质灾害风险等级的预测结果通过可视化技术呈现。本发明采用多输入神经网络与强化学习，实现地质灾害风险评估，具备高精度和动态优化的优点。
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公开(公告)号：CN117893382B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410282122.8
申请日：2024-03-13
申请人： 天津市地质研究和海洋地质中心 , 广西壮族自治区地质环境监测站
摘要： 本发明公开了一种基于多元特征融合的地质灾害风险评价方法及系统，涉及地质灾害风险评估领域，包括，根据地质灾害发生概率、到达承灾体概率、承灾体时空概率、承灾体易损性及承灾体价值构建风险因素集合，利用年风险方式基于风险因素集合进行目标地区地质灾害风险，获取财产年损失及人员年死亡概率，采用“就高不就低”原则进行评价风险等级划定。本发明有效结合多源数据，实现地质灾害精细化的风险评估，提高了地质灾害风险评估的准确性及可靠性高，为地质灾害治理、监测、预报及制定救灾应急措施和保护环境提供科学依据。
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公开(公告)号：CN117874499B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410282039.0
申请日：2024-03-13
申请人： 天津市地质研究和海洋地质中心 , 广西壮族自治区地质环境监测站
摘要： 本发明公开了一种基于动态数据监测的地质灾害预警方法及系统，包括，获取目标地区多源地质灾害调查数据，筛选目标地区内地质灾害的隐患位置，基于隐患位置获取现有形变特征及地质条件生成地质灾害隐患特征；获取隐患位置的影响因素，确定地质监测指标实时获取多维监测数据；构建地质灾害预警模型，动态判断地质灾害的发展趋势，并根据发展趋势进行危险分析及避险决策进行可视化表达，获取用户与所述危险分析及避险决策的交互信息动态修正地质灾害预警模型。本发明根据隐患点个性化地质灾害特征的动态表达，满足地质灾害时间的不确定性分析，提高了地质灾害预警的可靠性及准确性，为地质灾害的防灾减灾工作提供数据基础。
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公开(公告)号：CN117874499A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410282039.0
申请日：2024-03-13
申请人： 天津市地质研究和海洋地质中心 , 广西壮族自治区地质环境监测站
摘要： 本发明公开了一种基于动态数据监测的地质灾害预警方法及系统，包括，获取目标地区多源地质灾害调查数据，筛选目标地区内地质灾害的隐患位置，基于隐患位置获取现有形变特征及地质条件生成地质灾害隐患特征；获取隐患位置的影响因素，确定地质监测指标实时获取多维监测数据；构建地质灾害预警模型，动态判断地质灾害的发展趋势，并根据发展趋势进行危险分析及避险决策进行可视化表达，获取用户与所述危险分析及避险决策的交互信息动态修正地质灾害预警模型。本发明根据隐患点个性化地质灾害特征的动态表达，满足地质灾害时间的不确定性分析，提高了地质灾害预警的可靠性及准确性，为地质灾害的防灾减灾工作提供数据基础。
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公开(公告)号：CN116434480A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310233879.3
申请日：2023-03-13
申请人： 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区地质环境监测站 , 广西壮族自治区气象科学研究所
IPC分类号： G08B21/10 , G08B31/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及地质灾害防治技术领域，具体涉及一种基于ResNetGRU算法的滑坡早期预警方法，采用ResNet作为前置特征提取单元，配合GRU门控循环单元构建ResNetGRU模型，再通过将采集到的滑坡预警数据归一化分类，划分为训练集和测试集对ResNetGRU模型进行训练及验证，最后使用训练后的ResNetGRU模型输出滑坡状态，本发明通过多环境因素参与滑坡早期预警，同时使用了以往的滑坡相关数据对ResNetGRU人工智能训练，解决了现有的的滑坡早期预警方法预警可靠性不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN116614462A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310385920.9
申请日：2023-04-12
申请人： 广西壮族自治区地质环境监测站
摘要： 本发明公开了灾害预报领域的一种基于微信的地质灾害预报值守机器人，包括区域地图模块、灾害识别模块、信息传输模块和微信机器人群管理模块；微信机器人群管理模块用于接收灾害识别模块所监测到的地质灾害信息、地质灾害预测信息以及该地质灾害监测点所在位置信息。通过区域地图模块将地区进行划分，利用灾害识别模块进行地质灾害监测，并将该信息通过信息传输模块传送至微信机器人群管理模块内，利用微信机器人群管理模块中的微信机器人服务器将该地区的地质灾害预测信息发送至该地区的微信群中，由此提高了地质灾害信息发送的速度及精确度，使人们及时有效地获取所在地的地质灾害信息，及时进行防范，在一定程度上保证了人们的生命财产安全。
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公开(公告)号：CN116363834A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310210744.5
申请日：2023-03-07
申请人： 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区地质环境监测站 , 广西壮族自治区气象科学研究所
IPC分类号： G08B21/10 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及地质灾害监测预测技术领域，具体涉及一种基于监测数据和集成学习模型的滑坡多源综合预警方法，包括通过收集滑坡位移与影响滑坡的因素的数据，得到实验数据；将实验数据分成多份，得到数据集；选择多个基学习器组成分层模型的第一层预警模型；将数据集输入至第一层预警模型中进行训练和模拟，得到输入数据集；选择一个元学习器组成分层模型的第二层预警模型；将输入数据集输入第二层预警模型中进行训练，得到数值结果；根据数值结果与预设阈值进行对比，得到预警级别，本发明解决预警模型为单个模型容易出现偶然误差，且单一预警模型不能很好适应多种情况下的多类型数据的问题。
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