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

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 王刚 ,  原粲茗 ,  王恩茂 ,  类延辉 ,  解树亮 ,  沈俊男 ,  缪海宾

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/80

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。

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

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 王刚 ,  原粲茗 ,  缪海宾 ,  王恩茂 ,  解树亮 ,  郑金叶 ,  沈俊男

IPC: G06V10/77 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/30 ,  G06V10/80

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。