一种堰塞体危险性四指标快速评估方法

    公开(公告)号:CN113191653A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110513193.0

    申请日:2021-05-11

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/26

    摘要: 本发明公开了一种堰塞体危险性四指标快速评估方法。它包括如下步骤,步骤一:将堰塞湖库容、上游来水量、堰塞体物质组成和堰塞体形态作为堰塞体危险性划分的四个指标,分别采集上述四个指标的数据;步骤二:分别设定堰塞湖库容、上游来水量、堰塞体物质组成和堰塞体形态对应不同危险性级别的数值范围;步骤三:根据步骤二设定的对应不同危险性级别的数值范围,分别判断采集到的堰塞湖库容、上游来水量、堰塞体物质组成和堰塞体形态的数据处于的危险级别,并确定其危险性级别赋分值;步骤四:基于加权算法,得到堰塞体危险性综合判别值;步骤五:根据步骤四得到的堰塞体危险性综合判别值评估堰塞体危险性。本发明具有具有全面性和综合性的优点。

    一种基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质检测方法

    公开(公告)号:CN113191271A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110484329.X

    申请日:2021-04-30

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质检测方法,包括步骤:获取堰塞坝表层颗粒物质的彩色影像,建立训练影像数据集和测试影像数据集;对训练影像数据集进行预处理,形成标准训练影像数据集;对标准训练影像数据集中的堰塞坝表层颗粒物质进行标注,生成标注文件集;基于深度学习算法对标准训练影像数据集和标注文件集进行训练,生成深度学习模型;利用深度学习模型对测试影像数据集中的堰塞坝表层颗粒物质进行目标识别;基于三维重建算法对识别目标进行粒径测算;采用识别精度和粒径测算精度对模型进行评价。本发明提供的方法用于实现堰塞坝表层颗粒物质的自动检测,具有过程简单、计算可靠、识别速度快、准确率高、鲁棒性强的特点。