一種基于深度學習與圖像局部特征提取的邊坡異常監(jiān)測技術

摘要： 為提升邊坡險情的監(jiān)測能力，本文提出了一種基于深度學習與圖像局部特征提取的邊坡異常監(jiān)測技術。該技術通過提取邊坡自然特征物的二維坐標構(gòu)成目標三角網(wǎng)絡，以三角網(wǎng)絡的變化區(qū)域圈定邊坡險情范圍，并提取變化范圍內(nèi)的同名特征點，以同名特征點的位移情況對邊坡的變化進行描述。首先，拍攝邊坡發(fā)生險情前后的圖像，利用目標檢測模型YOLOv5識別邊坡自然特征物，利用語義分割模型DeepLabV3+對提...