一种基于图像分析的边坡滑坡风险快速评估预警方法与流程

本发明涉及滑坡风险评估，特别涉及一种基于图像分析的边坡滑坡风险快速评估预警方法。

背景技术：

1、传统的边坡滑坡监测方法依赖于人工巡查，存在监测盲区、响应时间长的问题，随着计算机视觉技术的发展，图像分析技术在边坡滑坡监测中的应用逐渐受到重视。

2、但现有技术中的边坡滑坡风险评估方法还存在以下不足：

3、风险评估较为单一，往往只关注图像分析结果，忽视了水文相关数据因素的综合影响，导致评估结果的准确性和全面性不足；

4、同时在风险评估完成后多采用单一的预警等级，缺乏对不同风险等级的细致划分和相应的应对措施，预警机制不够精细化。

5、为此，推出一种基于图像分析的边坡滑坡风险快速评估预警方法。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于图像分析的边坡滑坡风险快速评估预警方法，以解决上述背景技术提出的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于图像分析的边坡滑坡风险快速评估预警方法，包括：

3、图像数据采集：基于预设的时间间隔进行边坡区域的图像采集，对采集的边坡图像进行实时的传输，传输后对采集的边坡图像进行预处理；

4、特征识别分析：对当前时间点采集的边坡图像进行分割，随后从分割后的边坡图像中提取裂缝和滑移面特征；对裂缝和滑移面特征进行分析，得到当前时间点边坡区域的图像风险指数；

5、水文数据结合：确定当前边坡区域的水文监测点，基于确定的水文监测点，实现对边坡区域水文数据的监测；基于预设的时间间隔进行边坡区域图像采集的同时，获取当前时间点前设定时间段内边坡区域的水文数据，水文数据包括地下水位和地表水流量；对获取的水文数据进行分析，得到当前时间点边坡区域的水文风险指数；

6、风险量化评估：提取当前时间点边坡区域的图像风险指数和水文风险指数，并由此构建当前时间点边坡区域的风险量化模型，进一步提取预设的基础模型，并将当前时间点边坡区域的风险量化模型与基础模型进行比对，根据比对的结果确定当前时间点边坡区域的风险预警等级；

7、预警等级发布：风险预警等级包括一般预警、中级预警以及异常预警；基于当前时间点边坡区域的风险预警等级，执行相应地的步骤。

8、在一些实施例中，对裂缝特征进行分析，具体为：

9、对提取的裂缝特征进行标记，计算每条裂缝的长度和宽度；检测每条裂缝边缘的直线段，计算每条裂缝直线段的方向并量化为角度值，将每条裂缝的方向信息在图像上可视化，通过颜色编码表示每条裂缝的方向；

10、提取每条裂缝的长度、宽度以及角度，将每条裂缝的长度和宽度整合成每条裂缝的裂缝集合，预设裂缝角度的各组角度范围，其中裂缝角度的每组范围内包括各组裂缝集合的范围，将每条裂缝的角度与预设的各组角度范围进行匹配后，得到各组裂缝集合的范围，进一步将每条裂缝的裂缝集合与该角度范围内的各组裂缝集合范围进行匹配，得到每条裂缝的风险估值；设定不同角度范围内的各组裂缝集合范围分别对应一组风险估值；

11、对各组风险估值进行求和，将求和的值作为当前时间点边坡图像的裂缝估值。

12、在一些实施例中，对滑移面特征进行分析，具体为：

13、对提取的滑移面特征进行标记，统计滑移面的像素数，并基于图像的分辨率进行尺寸的转化，得到滑移面的面积；

14、确定滑移面的倾向和倾角，基于滑移面的倾向和倾角，整合成一个面倾集合，预设面倾集合的各组集合范围，其中每组集合范围内包括各组滑移面积的取值范围；将滑移面的面倾集合进行匹配后，得到滑移面的面倾集合所对应的各组滑移面积取值范围，进一步将滑移面的面积与各组滑移面积取值范围进行匹配，得到当前时间点边坡图像的风险面值；设定不同面倾集合内的各组滑移面积取值范围分别对应一个滑移估值。

15、在一些实施例中，得到当前时间点边坡区域的图像风险指数，具体为：

16、预设当前边坡区域裂缝估值和滑移估值的权重系数，将当前时间点从边坡区域图像信息中所得到的裂缝估值和滑移估值分别与对应的权重系数相乘，然后求和，将求和的值除以e得到当前时间点边坡区域的图像风险指数；其中e＞1。

17、在一些实施例中，对获取的水文数据进行分析，具体为：

18、提取设定时间段内各时间点边坡区域的地下水位，并由此构建地下水位在设定时间段内的变化趋势折线图，绘制各时间点边坡区域地下水位对应在折线图内的数值点，连接相邻数值点得到水位线，计算各条水位线的斜率以及与水平线之间的夹角，若某条水位线与水平线之间的夹角为锐角，则将该条水位线的斜率标记为位降斜率，若某条水位线与水平线之间的夹角为钝角，则将该条水位线的斜率标记为位升斜率；

19、对所有的位升斜率求和，得到位升总值，对所有的位降斜率求和，得到位降总值，进一步计算位升总值与位降总值之间的比值，作为设定时间段内边坡区域的水位变化值tyh；

20、将设定时间段内的地表水流量数据按照时间顺序排列，构建时间序列，识别时间序列中的最高流量值，预设地表水流量的参考值，将时间序列中高于参考值的流量数据标记为高流量事件，确定各组高流量事件的持续时间，即从流量超过参考值开始并回落至参考值以下的时间跨度；对各组高流量事件的持续时间进行累加，作为边坡区域在设定时间段内的高流持续时长；

21、进一步统计设定时间段内高流量事件的次数，基于高流量事件次数和设定时间段，得到边坡区域在设定时间段内的高流频率；

22、将最高流量值、高流持续时长以及高流频率分别标记为tyu、tye以及tyq；并代入公式进行加权计算，由此得到边坡区域在当前时间点的流量变化值tyc；其中、以及分别表示预设地表水流量的参考值、地表水流量的高流参考时长以及高流允许最高频率；a1、a2以及a3分别为最高流量值tyu、高流持续时长tye以及高流频率tyq的影响权重因子。

23、在一些实施例中，得到当前时间点边坡区域的水文风险指数，具体为：

24、将水位变化值tyh和流量变化值tyc代入公式进行加权计算，得到边坡区域在当前时间点的水文风险指数；其中b1和b2分别为水位变化值tyh和流量变化值tyc的影响权重因子；为附加的风险系数，且＞1。

25、在一些实施例中，具体得到的步骤为：

26、获取当前时间点后设定时间段内的天气预报信息，并从天气预报信息中提取当前时间点后设定时间段内的降雨预估次数，预设降雨预估次数的各组次数取值范围，设定每组次数取值范围分别对应一组附加的风险系数，将当前时间点后设定时间段内的降雨预估次数与各组次数取值范围进行匹配，得到边坡区域在当前时间点附加的风险系数。

27、在一些实施例中，根据比对的结果确定当前时间点边坡区域的风险预警等级，具体为：

28、以当前时间点边坡区域的图像风险指数和水文风险指数，分别作为矩形的长度值和宽度值绘制矩形，将绘制的矩形作为当前时间点边坡区域的风险量化模型；

29、基于得到的风险量化模型，与预设的基础模型进行比对，对基础模型的一角端点进行标记，并从标记点绘制得到的风险量化模型，由此得到当前时间点边坡区域的比对模型，在比对模型内对风险量化模型与基础模型的重合区域进行标记，标记后对剩余区域进行填充，并计算填充的面积，将计算的面积，作为当前时间点边坡区域的风险量化值；

30、预设风险量化值的三组风险取值范围，设定每组风险取值范围对应一个风险预警等级，将当前时间点边坡区域的风险量化值与各组风险取值范围进行匹配，得到当前时间点边坡区域的风险预警等级。

31、在一些实施例中，基于当前时间点边坡区域的风险预警等级，执行相应地的步骤，具体为：

32、若生成的是一般预警，将生成的一般预警进行发布，发布完成后将当前时间点的风险量化值，作为起始值，并根据预设的时间间隔持续监测后续的各组风险量化值，由此构建风险量化值的时间序列并发送至管理人员的移动终端上；

33、若生成的是中级预警，则在一般预警的基础上，基于预设的调整范围对预设的时间间隔进行调整，并根据调整的时间间隔持续监测后续的各组风险量化值，同时安排当前时间点距离边坡区域路程距离最短的专业人员前往现场评估；

34、若生成的是高级预警，则在中级预警的基础上，直接发送疏散通知至管理人员的移动终端，管理人员在接收疏散通知后，制定疏散计划并通知处于边坡区域的居民和企业进行撤离。

35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

36、本发明通过分析边坡表面的图像信息，自动识别裂缝和滑移面关键特征并进行分析，同时结合地下水位和地表水流量数据，与图像分析结果进行综合评估，提供了更为全面的滑坡风险分析，解决了现有技术中风险评估较为单一，往往只关注图像分析结果，忽视了水文相关数据因素的综合影响，导致评估结果的准确性和全面性不足的问题，进一步基于水文数据分析结果和图像分析结果构建风险量化模型，并与预设的基础模型进行比对，实现了边坡区域风险的量化评估，提高评估结果的准确性和可靠性；

37、本发明通过将当前时间点边坡区域的风险量化值与各组风险取值范围进行匹配，得到当前时间点边坡区域的风险预警等级，并为不同风险等级提供了相应的应对措施，解决了现有技术中多采用单一的预警等级，预警机制不够精细化的问题。