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鐵路沿線山體滑坡監測預警系統

鐵路沿線山體滑坡監測預警系統

      科締歐鐵路沿線山體滑坡監測預警系統是以激光雷達技術和人工智能為核心,集光電技術、計算機軟件技術、信息處理技術、控制技術和通信技術于一體的自動監測報警系統。系統融合人工智能方法,以主動預報和實時監控報警的方式,實現對高危路段邊坡的方位監測。系統能全天候 24 h 不間斷工作,能有效排除行車、行人、動物等因素的干擾,準確判斷落石災害,識別滑坡災害進行提前預警。?

產品概述

一、產品概述
  科締歐鐵路沿線山體滑坡監測預警系統是以激光雷達技術和人工智能為核心,集光電技術、計算機軟件技術、信息處理技術、控制技術和通信技術于一體的自動監測報警系統。系統融合人工智能方法,以主動預報和實時監控報警的方式,實現對高危路段邊坡的方位監測。系統能全天候24h不間斷工作,能有效排除行車、行人、動物等因素的干擾,準確判斷落石災害,識別滑坡災害進行提前預警。
  報警信息以及實時視頻錄像都將存儲在監測主機中,以備有需要的時候隨時查看,視頻以及報警信息存儲錄像約為一個月。在監控中心接入因特網時,外網授權用戶可以通過定制的客戶端或者電腦客戶端訪問集中監測主機,可以使相關領導實時掌握鐵路信息。在災情發生時,也可以遠程查看現場災情情況,及時制定排災施工方案,也能實時把握各項施工進度。 
  監測系統要求滿足全天二十四小時不間斷監測,且在風雨雷電霧霜等極端天氣下正常工作,在系統正常工作時間內,避免有漏報現象產生,盡可能減少人為原因導致的誤報。 

 

二、功能說明
  系統設備通過不間斷監測發現邊坡的變形態勢,對超閾值變形和崩塌、掉塊等災害進 行預警,減少交通事故的發生,保證鐵路運營的安全。

  激光雷達+視頻的方式采集邊坡形態信息。利用AI深度學習法,建立初始邊 坡模型,同時利用對目標的顏色和紋理比較敏感,可以完成目標分類、檢測、分割、識別等任務,但是不能得到精確的探測距離,而且易受光照、天氣條件的影響。

  可以獲得目標精確的3D信息,監測范圍也能夠到達200米。對光照不敏感, 連續24小時工作以提高整個監測系統的性能和穩定性。多傳感器融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。3D前景目標跟蹤,軌跡分 析,智能判斷落石軌跡,能有效過濾風吹草動、飛鳥等干擾,同時對雨天、霧天 等極端天氣適應性好。每個像素點存儲了一個3D數據樣本集,然后將每一個新的像素值和樣本集 進行比較來判斷是否屬于背景點。樣本集會不斷更新,使得模型能夠適應背景的不斷變化。 


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