山体滑坡预测

最新推荐文章于 2025-12-03 11:19:35 发布
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首先我们通过加速度传感器x,y,z的加速度从而得到传感器的整体加速度
在这里插入图片描述
通过布置区域的多个加速度得到时间窗口内区域内的加速度，count表示这个时间窗口内的传感器上传条数。
意义：多个传感器减少误差
在这里插入图片描述
单纯的绝对运动量情况大小并不能准确反映滑坡情况，将滑坡区域运动情况与极限运动情况作比值，用百分数表示，来确定运动剧烈程度，通常临界状态下比值介于 0.4%~0.8%之间。

这里引入极限加速度的概念
在这里插入图片描述
同时由于雨水对其也会对预测结果造成影响，因为我们将雨水的情况作为系数结果加入到模型当中
在这里插入图片描述
n为加速度的传感器个数 N为所有传感器的个数 m为有水的传感器个数

基于机器视觉的山洪灾害与山体滑坡预警监测装置
qq_62634009的博客
02-20 691
山洪灾害和山体滑坡是常见的自然灾害，具有突发性强、破坏力大的特点，对人民生命财产安全构成严重威胁。通过这些技术手段，基于机器视觉的山洪灾害与山体滑坡预警监测装置将在灾害预防和应急管理中发挥更大的作用，为人民生命财产安全提供更有力的保障。利用机器视觉和人工智能算法，对采集到的数据进行分析，识别山体裂缝、河流水位变化等潜在灾害迹象。在北京市山区，通过部署该系统，实现了山洪灾害的实时监测和预警，有效降低了灾害损失。实时采集山体和河流的图像、视频以及气象和地质数据，确保数据的时效性和准确性。
滑坡的预测数学模型
04-23
用于地区滑坡预测，通过降水，植被指数、土壤粘度系数等因子构建数学模型
预警系统一键自动升级程序_四信山体滑坡监测预警系统
weixin_39761647的博客
11-13 331
原标题：四信山体滑坡监测预警系统山体滑坡监测预警系统主要通过野外监测站对降雨量、表面位移、土壤含水率、视频、深部位移、GNSS、地下水等要素进行实时监测，使用2G/3G/4G/NB-loT/LoRa/北斗/有线等通信传输方式将数据传输到监测中心，并可设置嵌值，通过无线预警广播、短信、平台给予预警播报，为防灾减灾提供实时信息服务。数据采集：对降雨量、表面位移、土壤含水率、视频、深部位移、GPS、地下...
【完整源码+数据集+部署教程】山体滑坡检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
最新发布
weixin_43860634的博客
12-03 756
【完整源码+数据集+部署教程】山体滑坡检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
山体滑坡风险预测模型：基于数学建模的分析与求解
weidl001的博客
11-29 2181
山体滑坡是自然灾害之一，发生时不仅会对山地生态环境造成严重破坏，还可能威胁到人类生命财产安全。特别是在山区、丘陵及地震活跃区域，滑坡灾害的发生频率较高，对当地居民的生活和社会经济发展构成了严重威胁。近年来，随着全球气候变化以及人类活动的加剧，山体滑坡的发生也呈现出越来越复杂的趋势。因此，建立科学有效的山体滑坡风险预测模型，成为了减少灾害损失和提高防灾减灾能力的重要手段。山体滑坡的发生涉及多个因素，包括地质条件、气候变化、降水量、地形坡度、土壤湿度、植被覆盖度等。
全球山体滑坡数据集Global-Landslide-Catalog-Export.csv
06-19
全球山体滑坡目录（GLC）的开发目标是识别世界各地由降雨引发的山体滑坡事件，无论其规模、影响或位置如何。GLC考虑了所有类型的由降雨引发的大规模运动，这些运动在媒体、灾害数据库、科学报告或其他来源中都有报道。GLC自2007年以来在美国宇航局戈达德太空飞行中心进行了汇编。这是一个独特的数据集，在滑坡编辑器中的ID标签为 "GLC"。 Kirschbaum, D.B., T. Stanley, Y. Zhou (In press, 2015). Spatial and Temporal Analysis of a Global Landslide Catalog. Geomorphology. doi:10.1016/j.geomorph.2015.03.016.
泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法
燧机科技的博客
09-02 1752
泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法通过yolov8+python深度学习框架模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法识别到泥石流及山体滑坡灾害事件的发生，算法会立即进行图像抓拍，并及时进行预警。Yolo的源码是用C实现的，但是好在Github上有很多开源的TF复现。这里我们参考gliese581gg的实现来分析Yolo的Inference实现细节。我们的代码将构建一个end-to-end的Yolo的预测模型，利用的已经训练好的权重文件，你将可以用自然的图片去测试检测效果。Yolo采用卷积网络来提取特征，然后
cnn山体滑坡预测代码
06-16
### 使用CNN进行山体滑坡预测的代码实现 以下是基于卷积神经网络（CNN）实现山体滑坡预测的一个示例代码。此代码使用了Keras框架，其中包含了数据预处理、模型定义、训练和预测的部分。 ```python import numpy as...
行业文档-设计装置-山体滑坡监测报警仪.zip
08-25
3. 数据分析与预测模型：运用大数据和人工智能技术，建立山体滑坡预测模型，提高预警的准确性。 4. 报警系统集成：将各类硬件设备和软件系统整合，实现自动化、智能化的预警管理。 四、应用实例 文档中可能包含了...
LS-YOLO：一种用于通过遥感图像检测多尺度山体滑坡的新型模型
yyyyyybw的博客
05-21 1164
我们提出了一种LS-YOLO模型，这是一种新颖且有效的利用遥感图像进行山体滑坡检测的模型。我们首先构建了一个多尺度山体滑坡数据集（MSLD），并在数据增强过程中引入了随机种子，以增强数据的鲁棒性。考虑到遥感图像中山体滑坡的多尺度特征，我们基于高效通道注意力机制、平均池化和空间可分离卷积设计了一个多尺度特征提取模块。为了增大模型的感受野，我们在解耦头中采用了空洞卷积。具体而言，将由空洞卷积组成的上下文增强模块添加到解耦头回归任务分支中，然后使用改进后的解耦头来替代YOLOv5s中的耦合头。
山体滑坡监测与预测系统创新解决方案
资源摘要信息:"一种山体滑坡变化定量监测系统及其预测方法" 一、山体滑坡监测系统的基础概念 山体滑坡是指由于自然因素或人为因素导致山体土体或岩石在重力作用下沿一定的滑动面整体下滑的现象。山体滑坡是常见的...
山体滑坡检测8-YOLO（v5至v11）、COCO、CreateML、Paligemma、VOC数据集合集.rar
12-21
山体滑坡检测8-YOLO（v5至v11）、COCO、CreateML、Paligemma、VOC数据集合集.rar滑坡映射数据集-V1 2023-11-04 1:00 AM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包括155张图像。 滑坡以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整到512x512（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 * -15和+15度之间的随机旋转 *随机暴露调整-25％至+25％ *随机的高斯模糊在0到2.5像素之间
目标检测山体滑坡数据集823张YOLO+VOC格式.zip
01-25
数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：823 Annotations文件夹中xml文件总计：823 labels文件夹中txt文件总计：823 标签种类数：1 标签名称:["landslide"] 每个标签的框数： landslide 框数 = 950 总框数：950 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰 图片是否增强：否 标签形状：矩形框，用于目标检测识别 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
基于OneNET云平台的山体滑坡监测预警系统设计
01-13
为了实现对山体滑坡的监测和预警，保障民众生命安全和财产安全，设计了一种基于OneNET云平台的山体滑坡监测预警系统。利用MSP430G2553作为采集点电路控制芯片，控制土壤湿度、山体倾角及山体动量等传感器采集数据，并通过ZigBee通信技术将采集数据发送给STM32F103C8T6主控电路，随后由SIM800C联网模块发送至OneNET云平台。该系统利用物联网和ZigBee通信技术，进行远距离数据采集和监测，对多个数据进行融合得出山体滑坡危险系数，进而实现山体滑坡的监测和预警。通过模型的实验结果设定危险系数，危险系数在75%时发出预警信号，危险系数达到100%时检测到发生滑坡，发出报警信号可在5秒内到达OneNET云平台。结果表明，该系统稳定、报警及时、可靠，可有效应用于山体滑坡事故多发地段。
如何使用YOLOv8进行塌方_山体滑坡识别的数据集训练。滑坡数据集 塌方数据集 落土数据集 1类别 voc标注1000张
2401_88441190的博客
12-23 728
如何使用YOLOv8进行塌方/山体滑坡识别的数据集训练。滑坡数据集 塌方数据集 落土数据集 1类别 voc标注1000张
遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
09-27 2053
该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。
深度学习目标检测使用YOLOV8训练遥感卫星视角下山体滑坡识别数据集 处理遥感卫星视角下山体滑坡识别任务对于小数据集，尝试数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻转等），以增加模型的泛化能力
2401_86822270的博客
02-26 789
使用YOLOV8训练遥感卫星视角下山体滑坡识别数据集 处理遥感卫星视角下山体滑坡识别任务对于小数据集，尝试数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻转等），以增加模型的泛化能力
深度学习基于YOLO11的遥感影像山体滑坡检测系统 目标检测算法YOLOV11训练遥感无人机山体滑坡检测数据集
2401_88440984的博客
09-05 518
深度学习基于YOLO11的遥感影像山体滑坡检测系统 目标检测算法YOLOV11训练遥感无人机山体滑坡检测数据集
DL00684-山体滑坡实例/语义分割检测完整python代码含数据集
2401_82375734的博客
01-03 455
传统的山体滑坡检测方法依赖人工监测、地质勘探和局部传感器，这些方法不仅反应速度慢，而且容易受到地形、气候等因素的影响，难以在大范围内进行实时监控和预警。随着遥感技术和深度学习的迅猛发展，基于图像的山体滑坡检测技术得到了广泛应用。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，具有高效、实时和精确的特点，但在山体滑坡的研究中，单纯的目标检测并不能提供足够的信息。因此，山体滑坡的实例分割成为一个重要的研究方向，通过将滑坡区域进行像素级的划分，不仅可以提高检测精度，还能详细分析滑坡的形态、范围和严重程度。
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