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基于AI视频边缘计算的滑坡泥石流早期识别与动态监测预警技术研究与应用

AI视频智能分析、边缘计算终端、地质灾害早期识别、实时监测预警、多源数据融合

1. 背景与意义

滑坡、泥石流等地质灾害具有突发性强、破坏力大且早期征兆隐蔽的特点，传统监测手段（如人工巡查、单一传感器）存在监测盲区广、实时性不足等问题。近年来，AI视频技术的快速发展为灾害动态监测提供了新思路，而边缘计算设备的轻量化部署与低延迟特性进一步推动了实时分析与预警能力的提升。基于AI视频边缘计算的监测技术能够通过高精度图像识别与实时数据处理，捕捉地表微形变、异常运动等关键特征，为灾害早期预警提供可靠依据。

2. 技术原理与创新

（1）AI视频边缘计算终端核心技术

1. 视频目标检测与运动分析

采用轻量化深度学习模型实现滑坡体边缘监测、泥石流动态轨迹跟踪，模型在嵌入式设备上部署时通过模型剪枝与知识蒸馏技术降低算力需求。

1. 多模态数据融合

结合现场实时监测设备，构建多源异构数据的时空关联分析框架，通过加权融合算法提升预警置信度。

1. 实时预警决策引擎

基于历史灾害数据训练风险预测模型，结合边缘端实时计算能力，实现从“特征识别”到“风险分级”的全流程自动化预警。

（2）动态监测与预警机制优化

1. 早期征兆捕捉

通过光流法与背景建模技术分析视频序列中地表像素的运动矢量变化，识别土体滑动的前兆现象。

1. 分级预警策略

根据动态速率、位移量及气象条件动态调整预警阈值，建立“蓝-黄-橙-红”四级响应机制，并通过边缘端直接触发本地声光报警与云端应急指挥系统联动。

1. 抗干扰能力增强

针对雨雪天气、光照变化等复杂环境，引入图像增强算法与鲁棒性特征提取方法，降低误报率。

3. 技术挑战与突破

（1）野外环境适应性

通过硬件模块化设计与自适应学习框架，确保终端在极端气候下的稳定运行。

（2）实时性与算力平衡

采用边缘-云协同计算架构，将简单特征提取任务下沉至终端侧完成，复杂分析任务通过5G网络回传至云端处理，实现“端边云”三级算力调度优化。

4. 结论与展望

基于AI视频边缘计算的滑坡泥石流监测技术显著提升了灾害识别的时效性与精准度，其核心价值体现在：

（1）从被动响应到主动防御

通过毫秒级响应速度实现灾害的“零漏报”监测。

（2）多维度数据驱动决策

结合视频感知与物理机理模型，推动预警从“经验判断”向“数据驱动”转型。

（3）系统可扩展性

支持多终端组网构建全域覆盖监测网络，并可通过联邦学习实现跨区域灾害风险的联合建模。