面對山區(qū)泥石流災(zāi)害的突發(fā)性和夜間發(fā)生的特性,預(yù)警工作始終面臨著重重挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的監(jiān)測手段,例如雨量計(jì)、泥位計(jì)以及視頻監(jiān)控,雖然在一定程度上能夠發(fā)揮作用,但其局限性也顯而易見。
近年來,基于多普勒原理的微波雷達(dá)因其全天候、全天時(shí)的監(jiān)測能力而備受矚目。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,這種雷達(dá)技術(shù)卻常常因?yàn)榄h(huán)境因素的微妙變化,如風(fēng)吹草動(dòng)、落石滾動(dòng)、溪水漲落等,而產(chǎn)生誤報(bào),這無疑給災(zāi)害預(yù)警帶來了額外的困擾。
為了突破這一技術(shù)瓶頸,中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所的劉雙與胡凱衡課題組攜手奧地利學(xué)者,共同開展了泥石流雷達(dá)監(jiān)測技術(shù)的改進(jìn)研究。這一跨國合作旨在通過科技創(chuàng)新,提升泥石流災(zāi)害的預(yù)警能力。
研究團(tuán)隊(duì)在深入分析環(huán)境因素對雷達(dá)監(jiān)測影響的基礎(chǔ)上,結(jié)合大量實(shí)地雷達(dá)測量數(shù)據(jù)和樣本采集,提出了一種創(chuàng)新的解決方案——基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)分類判識(shí)方法。這種方法能夠智能地識(shí)別并區(qū)分泥石流、落石等不同的災(zāi)害類型,從而大大提高預(yù)警的準(zhǔn)確性。
在研究中,團(tuán)隊(duì)采用了多達(dá)12種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建了一個(gè)針對泥石流和落石的多目標(biāo)分類模型。經(jīng)過嚴(yán)格的測試和驗(yàn)證,結(jié)果顯示,大部分深度學(xué)習(xí)模型均能夠出色地完成多目標(biāo)分類任務(wù),其中vgg16、mobilenet_v2和googlenet模型的分類識(shí)別準(zhǔn)確率更是高達(dá)95.46%,表現(xiàn)尤為突出。
為了進(jìn)一步提升預(yù)警的準(zhǔn)確性和精度,研究團(tuán)隊(duì)還探索了一種基于多個(gè)深度學(xué)習(xí)模型和投票策略相結(jié)合的集合判識(shí)方法。這種方法通過綜合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果,進(jìn)一步優(yōu)化了目標(biāo)分類的準(zhǔn)確性,顯著降低了虛警率,為泥石流的監(jiān)測判識(shí)提供了更為可靠的技術(shù)支持。
研究團(tuán)隊(duì)還深入分析了動(dòng)物活動(dòng)、車輛往來等人為和自然因素對雷達(dá)監(jiān)測的影響,為后續(xù)的監(jiān)測技術(shù)優(yōu)化提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。這一研究成果不僅為泥石流災(zāi)害的預(yù)警工作帶來了新的突破,也為其他自然災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警提供了有益的借鑒和參考。
隨著科技的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,相信未來泥石流等自然災(zāi)害的預(yù)警能力將得到進(jìn)一步提升,為人們的生命財(cái)產(chǎn)安全提供更加堅(jiān)實(shí)的保障。
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