一種基于深度學(xué)習(xí)與圖像局部特征提取的邊坡異常監(jiān)測技術(shù)

摘要： 為提升邊坡險(xiǎn)情的監(jiān)測能力，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)與圖像局部特征提取的邊坡異常監(jiān)測技術(shù)。該技術(shù)通過提取邊坡自然特征物的二維坐標(biāo)構(gòu)成目標(biāo)三角網(wǎng)絡(luò)，以三角網(wǎng)絡(luò)的變化區(qū)域圈定邊坡險(xiǎn)情范圍，并提取變化范圍內(nèi)的同名特征點(diǎn)，以同名特征點(diǎn)的位移情況對邊坡的變化進(jìn)行描述。首先，拍攝邊坡發(fā)生險(xiǎn)情前后的圖像，利用目標(biāo)檢測模型YOLOv5識(shí)別邊坡自然特征物，利用語義分割模型DeepLabV3+對提... （共6頁）