泥石流的解译特征 标准的泥石流由三部分组成：形成区、流通区和堆积区，如图 3-1。其中，堆积区是识别泥石流的重要标志，同时也是评估灾害危害程度的重要指标。 泥石流的形成区作为泥石流固体物源的集聚区，植被覆盖度较差，土壤裸露程度较高，
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2024-10-03 14:13:56
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近年来，滑坡灾害频发，给人们的生命和财产安全带来了严重威胁。为了及早发现滑坡迹象并采取有效措施减少灾害风险，科学家们研发出了滑坡识别摄像头，成为监测、预警和防范滑坡灾害的新利器。滑坡识别摄像头主要通过安装在潜在滑坡区域的相机，利用图像识别技术实时监测地形变化。一旦发现地表有裂缝、滑动迹象或土壤松动等异常情况，系统将立即发出预警信号，通知相关部门及时采取措施，减少灾害损失。这种滑坡识别摄像头具有以下
原创
2024-09-12 14:14:56
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滑坡是一种常见的地质灾害，严重威胁着人民生命财产安全和基础设施的稳定。随着城市化进程加快和气候变化带来的极端天气频发，滑坡事件愈发频繁。因此，如何及时、准确地监测和识别滑坡风险成为了当务之急。滑坡监测识别摄像机应运而生，以其先进的技术手段，为滑坡预警提供了有效保障。传统的滑坡监测主要依赖于人工巡查与简单仪器检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素影响，难以实现实时监控。而滑坡监测识别摄像机
滑坡是一种常见的地质灾害，严重威胁着人民生命财产安全和基础设施的稳定。随着城市化进程加快和气候变化带来的极端天气频发，滑坡事件愈发频繁。因此，如何及时、准确地监测和识别滑坡风险成为了当务之急。滑坡监测识别摄像机应运而生，以其先进的技术手段，为滑坡预警提供了有效保障。传统的滑坡监测主要依赖于人工巡查与简单仪器检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素影响，难以实现实时监控。而滑坡监测识别摄像机
R-CNN是目标检测领域中十分经典的方法，相比于传统的手工特征，R-CNN将卷积神经网络引入，用于提取深度特征，后接一个分类器判决搜索区域是否包含目标及其置信度，取得了较为准确的检测结果。Fast R-CNN和Faster R-CNN是R-CNN的升级版本，在准确率和实时性方面都得到了较大提升。在Fast R-CNN中，首先需要使用Selective Search的方法提取图像的候选目标区域(
滑坡监测识别摄像头安装在潜在滑坡区域，滑坡监测识别摄像头通过捕捉实时图像，对这些图像进行深度分析，识别出可能的滑坡
山区边坡灾害识别系统，以自研AI摄像头为核心，融合多光谱感知、动态轨迹分析与智能联动技术，实现“精准识别-秒级
公路边坡落石滑坡识别系统基于YOLO11+Opencv深度学习算法，公路边坡落石滑坡识别系统一旦识别到公路灾害事件，如桥梁垮塌、
山体滑坡落石识别摄像机 公路山体落石滑坡识别系统基于YOLOv12+CNN深度学习算法，对桥梁塌陷、边坡落石、泥石流滑坡识别智能分析其
泥石流滑坡监测识别摄像机能够全天候地对山体进行监控，泥石流滑坡监测识别摄像机不仅能够捕捉到山体的细微变化，还能够在恶劣天气条件下工作，确保监控的连续性和稳定性。系统对检测到的物体进行特征分析，判断其是否符合泥石流和滑坡的特征。一旦系统识别出泥石流或滑坡的征兆，就会立即触发警报系统。警报可以通过声音、电脑
泥石流山体滑坡监控AI视觉识别检测算法基于AI视觉识别技术，泥石流山体滑坡监控AI视觉识别检测算法通过监控摄像头采集到的图像和视频流，利用先进的视觉识别算法分析和判断监控画面中是否出现泥石流和山体滑坡现象。泥石流山体滑坡监控AI视觉识别检测算法一旦系统识别到灾害事件的发生，系统会立即进行图像抓拍，并将相关信息同步通知后台
原创
2024-10-11 15:34:04
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利用遥感（RS）技术进行地质灾害调查工作具有宏观、快速、准确的特点，能反映出地质灾害的真实情况，已成为地质灾害研究的重要方法。GIS技术具有强大的信息管理及空间分析功能，利用建立数据库可以有效地存储和管理地质灾害的信息，具备髙效性、准确性，已广泛应用于地质灾害调查、危险性评价、危险性区划、监测和预警预报、应急指挥中。地质灾害种类较多，泥石流、山体滑坡等是一类主要与降雨、生态、地形等有关的地质灾害，
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1893标注数量(json文件个数)：1893标注类别数：1标注类别名称:["landslide"]每个类别标注的框数：landslide count = 2721使用标注工具：labelme=5.5.0所在仓库：firc-dataset分辨率：640x640有1050张，512
公路山体落石滑坡识别系统 桥梁塌陷检测摄像机基于YOLOv12+CNN深度学习算法，公路山体落石滑坡识别系统 桥梁塌陷检测摄像机
桥梁垮塌边坡滑坡落石识别系统的核心技术是基于YOLOv8+RNN的深度学习算法，桥梁垮塌边坡滑坡落石识别系统能够迅速识
随着互联网的格局的改变，黑莓的镇痛，由外部引发了内部的镇痛——此前，由于业绩未达预期，黑莓公布了裁员计划。
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原创
2011-07-05 23:29:03
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数值模拟软件介绍及使用第六章 地下水数值模拟软件介绍;地下水模拟(Groundwater Modeling System)，简称GMS，是美国Brigham Young University的环境模型研究实验室和美国军队排水工程试验工作站在综合 MODFLOW、FEMWATER、MT3DMS、RT3D、SEAM3D、 MODPATH、SEEP2D、NUFT、UTCHEM等已有地下水模型的基础上开发
山体滑坡泥石流预警监测系统基于AI人工智能机器视觉分析识别技术，山体滑坡泥石流预警监测系统通过利用现场监控摄像头，实现了对高危路段山体的实时监测。这种技术不仅取
原创
2024-10-26 17:45:54
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山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机基于YOLOX+RNN的深度学习算法，山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机通过高了监测效率和预警准确性。
