【摘 要】
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道路边坡滑坡、危岩崩塌给人民的生命财产造成巨大损害，边坡危岩的失稳状态实时监测至关重要。图像处理方法作为边坡危岩监测技术手段之一被广泛应用，能实时、高效监测边坡危岩状态。被监测场景中包含危岩、边坡、人、车、树等对象，其中人、车、树产生运动时就会影响危岩边坡的状态判断，传统图像处理方法通常以图像中物体运动作为判断依据，当人、车、树这类物体发生运动即得出危岩边坡失稳，导致误判。因此传统图像处理方法不能准确判断监测边坡危岩的失稳状态。
针对以上问题，本文将人工智能算法应用于边坡危岩监测场景中，识别区分
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道路边坡滑坡、危岩崩塌给人民的生命财产造成巨大损害，边坡危岩的失稳状态实时监测至关重要。图像处理方法作为边坡危岩监测技术手段之一被广泛应用，能实时、高效监测边坡危岩状态。被监测场景中包含危岩、边坡、人、车、树等对象，其中人、车、树产生运动时就会影响危岩边坡的状态判断，传统图像处理方法通常以图像中物体运动作为判断依据，当人、车、树这类物体发生运动即得出危岩边坡失稳，导致误判。因此传统图像处理方法不能准确判断监测边坡危岩的失稳状态。
针对以上问题，本文将人工智能算法应用于边坡危岩监测场景中，识别区分监测图像的易动目标，采用Mask R-CNN识别边坡图像中常见易动物体，从而降低误判概率，提高边坡危岩失稳状态监测准确率。本文开展的主要工作如下：
①对传统单目图像法中常用的帧间差分法、背景减除法以及光流法予以工程实现，并根据实验结果分析得出传统方法不足以应对复杂多变的边坡公路环境。设计传统方法与深度学习技术相结合的算法系统架构，以增强图像预警算法的性能。
②采用Mask R-CNN识别边坡图像中的运动物体，从而降低运动干扰物对图像监测的误判影响，并建立树、人、车样本的原始数据集，结合深度学习方法自动标注数据集中的易动目标。采用样本增广的方式增加数据集的图片样本量。
③通过对比多种神经网络的性能数据，选择Mask R-CNN作为适用于工程的卷积神经网络。通过工程实验所得数据，证实Mask R-CNN具有工程可行性。同时提出一个参数剪枝的残差神经网络，将参数剪枝后的ResNet101作为Mask R-CNN的基础网络，使得Mask R-CNN运算效率提升。使用参数剪枝后ResNet101的Mask R-CNN在检测精准度方面基本与原有Mask R-CNN一致，并且每秒单帧图像处理效率提升了12.307%。
通过工程实验验证，该研究能够显示危岩边坡中易动物体的精准识别，提高边坡危岩失稳状态判断准确率，在工程方面具有一定的实用意义。
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