[发明专利]联合InSAR与深度学习的边坡监测方法在审
| 申请号： | 201910971451.2 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112213722A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 何毅;王文辉;张立峰;陈宝山;蒲虹宇;陈毅 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90;G01C5/00;G01B7/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 730070 甘肃省兰*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开一种联合InSAR与深度学习的边坡监测方法，首先，利用InSAR技术研究研究区的地表形变量以并获取PS点；其次，基于人工建立已知边坡的Delaunay三角网库，接着，利用识别出来的PS点，采用深度学习识别边坡；再次，利用坡度分析与形变量分析将识别出来的边坡分类为致灾边坡与一般边坡；最后，针对致灾边坡利用地面设备测量的方式进行实时监测，对于一般边坡则利用InSAR技术不断监测，不断发现潜在的致灾边坡。本发明可以实现对研究区边坡进行大范围、高精度的边坡监测，能有效识别边坡，并对可能发生灾害的边坡进行地面设备重点监测，同时减少经济投入与边坡识别周期，提高边坡监测与风险管理工作能力和技术水平。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 insar 深度 学习 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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