近日，深圳大學計算機與軟件學院院長黃惠教授團隊成功研發出新一代地質災害智能監測系統，該系統通過融合計算機視覺、深度學習與云邊端協同技術，實現了對邊坡落石、危巖移動等地質災害的全天候、全覆蓋智能化監測，徹底改變了傳統“點式監測”的落后模式。

智能識別與精準測量突破傳統監測困境

      我國地質災害防治面臨嚴峻挑戰。據統計，全國已登記在冊的地質災害隱患點約28.4萬處，每年發生地質災害數千起。傳統監測手段主要依賴埋設傳感器和人工巡查，存在明顯局限性?！皞鹘y方法如同‘守株待兔’，”黃惠比喻道，“傳感器只能監測預設點位，無法覆蓋整個風險區域；人工巡查則受限于天氣、地形，很多危險區域根本無法到達?！?/p>

      針對這一難題，黃惠教授團隊依托國家重點研發計劃等多項重大科研項目，創新性地提出了核心圖形信息云-邊-端協同處理技術，構建了一整套高效優化算子，實現了從“點式監測”到“體式防控”的跨越。

      該系統基于計算機圖形學、計算機視覺與深度學習相結合的智能監測方法，通過三個關鍵技術層面實現突破：在運動檢測方面，系統采用光流分析和幀間差分算法，可有效捕捉監測區域的異常運動；在目標識別方面，團隊自主研發的YOLOStone深度學習模型，基于海量落石圖像樣本庫訓練而成，對落石事件的識別準確率超過85%；在精準測量方面，系統采用亞像素級提取算法，將定位精度提升至亞像素量級，實現了對目標位移的高精度測量。

實現全天候值守,應用前景廣闊

      據了解，這套系統已在多個場景展現出應用價值：

      在山區公路隧道方面，可對隧道口、高邊坡路段進行24小時監測；在鐵路沿線，為高鐵、普鐵等提供落石災害預警；在礦山開采區，實現露天礦山邊坡穩定性監測；在水利工程領域，保障水電站、大壩等設施的邊坡安全。

      目前，該系統已在深圳市尖崗山公園投入應用，實現了對危巖、以及落石的24小時不間斷監控和報警。

      該監測設備內置大容量太陽能供電系統，可實現24小時不間斷運行，兼具強大的環境適應性與能源自給能力。設備通過高分辨率攝像頭捕捉巖體微小變化，利用內置智能算法實時分析研判。一旦監測到異常，系統將立即觸發多級預警，并通過4G/5G網絡將數據實時上傳至云端管理平臺。

      “這就像是給危險邊坡安裝了永不疲倦的‘智能哨兵’，”團隊成員表示，“它實現了從‘被動等待’到‘主動預判’的轉變?！?/p>

       隨著該項技術的推廣應用，地質災害監測預警正進入“全域感知、智能推演、精準預警”的新階段，為我國地質災害防治提供新的技術支撐。