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公开(公告)号：CN114333257A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111653273.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种滑坡变形速率临界值确定方法，包括以下步骤：S1将所测岩石分类；S2提取稳定变形阶段，计算每一个稳定变形阶段的平均变形速率；S3建立坡体平均变形速率‑累计百分比对应曲线；S4筛选平均变形速率数据，剔除极高值区间数据；S5获得各预警分类数值的中心值，根据求平均的方法得到各预警分类临界值。还提供了一种滑坡预警方法，该方法根据各预警分类临界值进行分等级的滑坡预警。本发明科学系统的构建了滑坡平均变形速率临界值确定方法，较现有依靠经验进行临界值确定方法更加可靠、真实，且本发明通过对变形速率临界值的分等级的确定，能够进行不同等级的滑坡预警，为精准的滑坡预警提供了科学、理论依据。
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公开(公告)号：CN103778345B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410053213.0
申请日：2014-02-17
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种泥石流次声信号筛选方法、泥石流发生地定位方法、泥石流运动路径实时监控方法。针对现有技术中次声定位存在未进行信号筛选、信号识别准确性低，不能精确坐标定位等缺陷，本发明提供一种泥石流次声信号筛选方法。该方法首先通过信号时长、信号相关性、信号卓越频率、声压4指标排除背景噪声干扰，再采用最先异常信号主要分析、其后异常信号参照分析的方法，将多传感器采集信号分两路同时处理的方法保证对泥石流发生信号筛选的准确、高效。以此信号筛选方法为基础，本发明还提供一种泥石流发生定位方法，可以对泥石流发生位点实现精确坐标定位，并进一步提供一种泥石流运动路径实时监控方法，可实现泥石流的可视化实时监测。
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公开(公告)号：CN103065343B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201310003835.8
申请日：2013-01-06
Applicant: 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
Inventor： 刘敦龙
Abstract: 本发明公开了基于空间数据模型的矢量图件标准转换方法，包括：步骤（1）：构建标准符号库和符号映射关联表；步骤（2）：解析待转换图件中应用的符号，生成一定大小的图片；步骤（3）：在标准符号库中查找与待转换图件的标准类型和符号类别均相同的所有标准符号，用待转换符号的渲染信息渲染查找到的标准符号，生成与步骤（2）中相同大小的图片；步骤（4）：将步骤（2）与步骤（3）生成的图片进行逐像素匹配，获取待转换图件的符号在标准符号库中的符号名称；步骤（5）：查找目标标准对应的符号名称，转换为目标标准对应的符号。本发明相对于现有技术，解决了传统的需对各个标准符号进行手工转换的问题，提高了符号转换的效率和质量。
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公开(公告)号：CN111323153B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010307257.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开一种利用光纤光栅传感器实现的泥石流冲击信号判别方法与泥石流爬高运动特征测量方法。针对现有技术对于泥石流爬高仅能采用内业计算的单一构思，本发明提供一种利用光纤光栅传感器实现的泥石流冲击信号判别方法。该方法利用光纤光栅传感器采集的泥石流冲击信号的能量特征，选取判别参量作为指标，配合标准差检测值对冲击信号加以计算检验，以实现对泥石流冲击信号的准确判别。据此，本发明还提供一种泥石流爬高运动特征测量方法。该方法将对泥石流爬高的测量问题转变为冲击位点确认问题，通过合理布设监测桩测量泥石流爬高冲击运动特征，再结合冲击臂测量方法测量得到泥石流爬高值。
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公开(公告)号：CN111582017B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010211669.0
申请日：2020-03-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国科学院光电技术研究所 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明属于地质灾害防灾减灾技术领域，公开了一种面向视频监控端到端地质灾害自动识别方法、系统及应用，将视频输入H‑C3D网络提取特征，每16帧提取一个4096维3D特征，按时间序列组合为32*4096维特征；将视频弱监督分类，地质灾害视频为一类，非地质灾害视频为一类；搭建并训练地质灾害分类识别网络R‑Net得到训练模型；通过将特征转为异常分值来判断发生地质灾害的预警等级；将视频通过H‑C3D网络提取3D特征，按时间序列组合为32*4096维，组合特征送入训练好的R‑Net网络，随视频帧实时获取异常分值；将异常分值划分五个区间，得到发生地质灾害的预警级别。本发明实现自动判断地质灾害的预警级别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582017A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010211669.0
申请日：2020-03-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国科学院光电技术研究所 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明属于地质灾害防灾减灾技术领域，公开了一种面向视频监控端到端地质灾害自动识别方法、系统及应用，将视频输入H-C3D网络提取特征，每16帧提取一个4096维3D特征，按时间序列组合为32*4096维特征；将视频弱监督分类，地质灾害视频为一类，非地质灾害视频为一类；搭建并训练地质灾害分类识别网络R-Net得到训练模型；通过将特征转为异常分值来判断发生地质灾害的预警等级；将视频通过H-C3D网络提取3D特征，按时间序列组合为32*4096维，组合特征送入训练好的R-Net网络，随视频帧实时获取异常分值；将异常分值划分五个区间，得到发生地质灾害的预警级别。本发明实现自动判断地质灾害的预警级别。
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公开(公告)号：CN111323153A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010307257.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开一种利用光纤光栅传感器实现的泥石流冲击信号判别方法与泥石流爬高运动特征测量方法。针对现有技术对于泥石流爬高仅能采用内业计算的单一构思，本发明提供一种利用光纤光栅传感器实现的泥石流冲击信号判别方法。该方法利用光纤光栅传感器采集的泥石流冲击信号的能量特征，选取判别参量作为指标，配合标准差检测值对冲击信号加以计算检验，以实现对泥石流冲击信号的准确判别。据此，本发明还提供一种泥石流爬高运动特征测量方法。该方法将对泥石流爬高的测量问题转变为冲击位点确认问题，通过合理布设监测桩测量泥石流爬高冲击运动特征，再结合冲击臂测量方法测量得到泥石流爬高值。
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公开(公告)号：CN103778345A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410053213.0
申请日：2014-02-17
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种泥石流次声信号筛选方法、泥石流发生地定位方法、泥石流运动路径实时监控方法。针对现有技术中次声定位存在未进行信号筛选、信号识别准确性低，不能精确坐标定位等缺陷，本发明提供一种泥石流次声信号筛选方法。该方法首先通过信号时长、信号相关性、信号卓越频率、声压4指标排除背景噪声干扰，再采用最先异常信号主要分析、其后异常信号参照分析的方法，将多传感器采集信号分两路同时处理的方法保证对泥石流发生信号筛选的准确、高效。以此信号筛选方法为基础，本发明还提供一种泥石流发生定位方法，可以对泥石流发生位点实现精确坐标定位，并进一步提供一种泥石流运动路径实时监控方法，可实现泥石流的可视化实时监测。
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公开(公告)号：CN114333257B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111653273.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种滑坡变形速率临界值确定方法，包括以下步骤：S1将所测岩石分类；S2提取稳定变形阶段，计算每一个稳定变形阶段的平均变形速率；S3建立坡体平均变形速率‑累计百分比对应曲线；S4筛选平均变形速率数据，剔除极高值区间数据；S5获得各预警分类数值的中心值，根据求平均的方法得到各预警分类临界值。还提供了一种滑坡预警方法，该方法根据各预警分类临界值进行分等级的滑坡预警。本发明科学系统的构建了滑坡平均变形速率临界值确定方法，较现有依靠经验进行临界值确定方法更加可靠、真实，且本发明通过对变形速率临界值的分等级的确定，能够进行不同等级的滑坡预警，为精准的滑坡预警提供了科学、理论依据。
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公开(公告)号：CN112233381B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011096908.9
申请日：2020-10-14
Applicant: 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机理和机器学习耦合的泥石流预警系统，包括特征向量集单元、数据输入单元、模型训练单元；所述数据输入单元用于将特征向量集单元输入机器学习模型；所述模型训练单元，通过调用机器学习库sklearn中的函数接口训练机器学习模型并进行机器学习模型测试。还公开了一种泥石流预警方法，包括以下步骤：S1、构建不稳定小流域单元和稳定小流域单元二者的特征向量集；S2、基于所述特征向量集的数据特性，选择机器学习模型基于内置合适核函数的机器学习库sklearn进行泥石流灾害预报模型搭建；S3、预报。本发明能有效提升预报准确性，降低模型的误报率。
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