CN111915128B - 一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** - Google Patents
一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111915128B CN111915128B CN202010556130.9A CN202010556130A CN111915128B CN 111915128 B CN111915128 B CN 111915128B CN 202010556130 A CN202010556130 A CN 202010556130A CN 111915128 B CN111915128 B CN 111915128B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- landslide
- disaster
- post
- earthquake
- module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title abstract description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 71
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 18
- 240000007651 Rubus glaucus Species 0.000 claims description 10
- 235000011034 Rubus glaucus Nutrition 0.000 claims description 10
- 235000009122 Rubus idaeus Nutrition 0.000 claims description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 8
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 5
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 231100001267 hazard identification Toxicity 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
- B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
- B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D43/00—Arrangements or adaptations of instruments
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D47/00—Equipment not otherwise provided for
- B64D47/08—Arrangements of cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/13—Satellite images
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
- B64U2101/30—UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，包括用于搭建震后滑坡灾害检测识别专用无人机的检测专用无人机搭建模块，用于完成灾害检测识别前各项准备工作的震后滑坡检测规划筹备模块，用于获取现场滑坡灾害图像和位置信息坐标的灾后环境信息采集模块，用于在导航***搭建、巡航路线设置、信息采集传输方面辅助上述三模块的北斗导航定位模块，用于分析震后次生滑坡灾害影响面积、后缘高度、稳定性等相关属性参数的滑坡灾害分析决策模块，以及用于规划救援路线、制定救援方案、评估灾害影响程度的震后救援规划评估模块。本发明能够满足震后次生滑坡灾害智能识别职能要求中的准确性、实时性和高效性。
Description
技术领域
本发明属于智能救灾领域，具体涉及一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***。
背景技术
地震次生滑坡灾害是由于发生地震而引起的大规模滑坡现象，它既可以是随地震发生立即产生，也可以是地震后一段时间内发生。地震次生滑坡不仅规模大，还具有滑速高、滑程远、受灾范围广的特点。地震诱发的滑坡灾害十分严重，有时次生滑坡灾害造成的损失会大于地震直接造成的损失。我国陆域广阔、山地多，不同地区由于地质构造差异等原因，由地震诱发的次生滑坡表现也有很大差异。地震次生滑坡救援一直以来都是一项十分艰巨的任务，这类救灾项目的难点在于时间成本，倘若不能在短时间内制定有效的救援方案，被困人员的生命财产将受到威胁。快速、实时了解受灾区域的整体概况，对制定救援路线和救援方案都有着不可忽视的帮助。
目前对于地震诱发次生滑坡灾害救援的实施，大多采用进入现场，实地勘察制定救援方案。这样的做法在遇到一些突发情况时缺少应对性，例如救援路线被次生滑坡灾害封阻，临时变更救援路线，将会大大消耗救援时间；进入灾害现场进行勘察制定救援方案时，容易因为二次滑坡的产生造成更多的人员伤亡；对于使用无人机侦察现场情况时，往往采用拍摄视频流或人工观察摄像画面去筛选灾区内滑坡场景，这样的做法耗费人力物力，无法达到智能检测并定位的救援需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，针对不同区域的地震次生滑坡灾害设置不同的检测模型，将人工智能中深度卷积神经网络图像识别技术搭载在无人机上，智能识别滑坡灾害的功能解放了人力，快速识别并定位的功能保证救援部队快速掌握灾区的整体情况并规划正确的路线进入现场，实时分析现场滑坡图像为救援方案的制定提供了保障。
本发明上述技术目的是通过以下方案实现的：
一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，包括：
检测专用无人机搭建模块，用于搭建震后滑坡灾害检测识别专用无人机；
震后滑坡检测规划筹备模块，用于对检测专用无人机搭建模块制造的无人机完成灾害检测识别前所需的各项准备工作；
灾后环境信息采集模块，利用震后滑坡检测筹备模块设定的无人机获取现场滑坡灾害图像和位置信息坐标；
北斗导航定位模块，用于在导航***搭建、巡航路线设置、信息采集传输方面辅助检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块和灾后环境信息采集模块；
滑坡灾害分析决策模块，用于结合检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块、灾后环境信息采集模块、北斗导航定位模块所得滑坡灾害图像和位置信息坐标分析震后次生滑坡灾害的滑坡影响面积、后缘高度、稳定性相关属性参数；
震后救援规划评估模块，用于结合滑坡灾害分析决策模块所得滑坡灾害位置及相关属性参数来为灾后救援提供建设性意见。
本发明进一步的改进在于，检测专用无人机搭载有树莓派微型电脑、北斗导航定位设备、广角摄像头和北斗信息传输装置；检测专用无人机搭建模块将国土按照滑坡灾害易发或多发区域划分成四个区域，并将每个区域所对应的级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型都载入树莓派微型电脑。
本发明进一步的改进在于，级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型利用卷积层和最大池化层搭建三级结构不同的深度卷积神经网络，将三级深度卷积神经网络串联起来，将待检测的现场拍摄图像经过预处理和生成图像金字塔输入级联深度卷积神经网络模型中进行图像识别。
本发明进一步的改进在于，震后滑坡检测规划筹备模块通过震中位置和地震等级选取检测救灾区域和巡航路线，设定检测专用无人机相关飞行参数，并根据检测救援区域所处位置，设定区域所对应的级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型为树莓派微型电脑的执行算法。
本发明进一步的改进在于，灾后环境信息采集模块包括用于拍摄现场图像的图像拍摄单元，用于判别所获图像是否为滑坡灾害的滑坡灾害识别单元，用于获取次生滑坡灾害位置坐标信息的位置坐标获取单元，以及将现场滑坡灾害图像和位置坐标信息打包传输到滑坡灾害分析决策模块的信息传输单元。
本发明进一步的改进在于，北斗导航定位模块全方位辅助检测无人机设备搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块以及灾后环境信息采集模块，其精确定位和实时传输功能实现了无人机巡航坐标路径预设和所处位置信息坐标获取。
本发明进一步的改进在于，滑坡灾害分析决策模块包括用于接收打包数据并解码的信息接收单元，用于对比显示现场滑坡灾害图像和遥感卫星影像的灾害显示单元，用于分析估算滑坡影像面积，后缘高度及稳定性参数的灾害分析单元以及用于存储现场滑坡灾害图像和位置坐标信息的数据库单元。
本发明进一步的改进在于，震后救援规划评估模块包括用于规划进入灾害现场的救援路线规划单元，用于制定合理救援方案的救援方案制定单元以及用于评估灾害等级，做好后续工作的灾害影响程度评估单元。
与现有技术相比，本发明至少具有以下的优点：
1.将人工智能中的深度卷积神经网络图像识别技术搭载在无人机上，实现智能识别，不仅提高识别正确率同时解放部分人力；
2.利用无人机进行检测识别，能在短时间内掌握灾区整体灾害情况，缩短救援执行时间，一定程度提高对突发情况的应对能力；
3.提高制定合理救援方案的效率，通过对灾害现场进行资料分析比对，有助于制定更为合理的救援方案。
4.搭载的检测模型具有区域针对性，检测智能性等优点，且利用无人机作为检测装置，效率高，危险性小，满足地震灾后滑坡灾害识别的职能要求中的准确性、实时性、高效性。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为级联深度卷积神经网络滑坡检测模型示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详细说明。
本具体实例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
根据图1所示的一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，包括用于搭建震后滑坡灾害检测识别专用无人机的检测专用无人机搭建模块，用于完成灾害检测识别前所需各项准备工作的震后滑坡检测规划筹备模块，用于获取现场滑坡灾害图像和位置信息坐标的灾后环境信息采集模块，用于辅助检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块、灾后环境信息采集模块的北斗导航定位模块，用于分析震后次生滑坡灾害相关属性参数的滑坡灾害分析决策模块，用于为灾后救援提供建设性意见的震后救援规划评估模块。
检测专用无人机搭建模块包括以下步骤：
步骤S1、将国土按照滑坡灾害易发或多发地区划分成四个区域，将每个区域所对应的级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型都载入树莓派微型电脑中，再将树莓派微型电脑搭载在无人机上；
步骤S2、将能够精准定位的北斗导航定位设备搭载在无人机上，用于实时获取检测无人机所处的位置信息；
步骤S3、将广角摄像头搭载在无人机上，用于拍摄采集地震后灾区环境图像；
步骤S4、将北斗信息传输装置搭载在无人机上，用于将从树莓派微型电脑处理过后的数据、图像、信息等打包传输；
步骤S5、将广角摄像头、树莓派微型电脑、北斗导航定位设备、北斗信息传输装置联结起来形成传输路径；
如图2所示，级联深度卷积神经网络滑坡检测模型包括以下步骤：
步骤S1、对待检测的图像进行图像预处理；其中所述图像预处理特征在于先判断输入待检测图像的尺寸是否合格，再通过图像裁剪和缩放将图像尺寸标准化，最后利用高斯滤波处理以保证图像更加平滑并消除多余噪声；
步骤S2、对图像预处理后所得待检测图像经过图像金字塔模块生成待检测图像的图像金字塔；其中所述图像金字塔模块特征在于结合下采样和高斯滤波操作构建三层图像金字塔；
步骤S3、从待检测图像金字塔中提取第三层待检测图像，将其输入第一级深度卷积神经网络滑坡检测模型中，进行图像识别；如果判别为不是滑坡图像，结束多层级联检测模型，输出结果；如果判别为是滑坡图像，将判别为滑坡图像的第三层待检测图像输入图像金字塔中进行层级转换，从中提取待检测图像的第二层图像；其所述第一级深度卷积神经网络滑坡检测模型由卷积层和最大池化层构成；
步骤S4、将第二层待检测图像输入第二级深度卷积神经网络滑坡检测模型中，进行图像识别；如果判别为不是滑坡图像，结束多层级联检测模型，输出结果；如果判别为是滑坡图像，将判别为滑坡图像的第二层待检测图像输入图像金字塔中进行层级转换，从中提取待检测图像的第一层图像；其所述第二级深度卷积神经网络滑坡检测模型由卷积层和最大池化层构成；
步骤S5、将第一层待检测图像输入第三级深度卷积神经网络滑坡检测模型中，进行图像识别；如果判别为不是滑坡图像，结束多层级联检测模型，输出结果；如果判别为是滑坡图像，输出结果。其所述第三级深度卷积神经网络滑坡检测模型由卷积层和最大池化层构成；
震后滑坡检测规划筹备模块包括以下步骤：
步骤S1、明确震中位置和地震灾害所覆盖的范围，选取地震灾害范围的山区作为检测救援区域，尽量沿道路设定巡航路线，设置飞行扫描路径的北斗导航坐标，并设置无人机往返飞行拍摄；
步骤S2、根据所巡航山区平均山体高度设置无人机飞行高度，根据路径设置飞行速度和间隔拍摄时间，保证每隔20米距离拍摄一张图像；
步骤S3、根据设定的巡航路线所处的滑坡灾害易发或多发区域，选取相应区域内对应的深度卷积神经网络滑坡检测模型，将其作为树莓派微型电脑的执行算法；
灾后环境信息采集模块包括：图像拍摄单元、滑坡灾害识别单元、位置坐标获取单元以及信息传输单元；
图像拍摄单元利用无人机搭载的广角摄像头每隔20米距离对下方山体进行一次图像拍摄，往返巡航可以保证将检测区域全景覆盖；
滑坡灾害识别单元将拍摄所得图像从广角摄像头传输到树莓派微型电脑，执行深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型，经过图像预处理及三级检测模型的识别后，将识别为滑坡灾害的图像传输到信息传输单元；将不是滑坡灾害的图像删除；
位置坐标获取单元每当识别为滑坡灾害图像时，触发北斗导航定位设备，将当前无人机所处的位置坐标信息传输到信息传输单元；
信息传输单元将识别所得滑坡灾害图像和无人机位置坐标信息打包，通过北斗信息传输装置将数据传输到滑坡灾害分析决策模块；
北斗导航定位模块全方位辅助检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块以及灾后环境信息采集模块，从无人机巡航坐标的路径预设到无人机所处位置信息坐标的获取都依赖于北斗导航定位模块，其精确定位和实时传输为***的合理运作提供了保障。
滑坡灾害分析决策模块包括信息接收单元、灾害显示单元、灾害分析单元、数据库单元；
信息接收单元通过无线通讯装置，接收由无人机打包传输而来的数据，并将数据解码为现场滑坡灾害图像和位置信息坐标；
灾害显示单元将现场滑坡灾害图像通过Web端呈现在监控中心电脑上，供工作人员分析；将现场滑坡灾害位置信息坐标转换为遥感卫星图像坐标，调取最近时间拍摄的相应位置遥感卫星图像；
灾害分析单元将无人机拍摄所得现场滑坡灾害图像与滑坡未发生前现场遥感卫星图像做对比，根据无人机飞行高度，无人机拍摄所得图像各特征点相对距离等参数，在遥感卫星影像上勾勒出现场滑坡的大致形状，估算滑坡影响面积，后缘高度及稳定性等参数，将这些属性参数作为救援规划的指导性数据之一；
数据库单元将现场滑坡灾害图像和其对应的位置信息坐标保留在数据库中，供优化深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型时使用；
震后救援规划评估模块包括救援路线规划单元、救援方案制定单元、灾害影响程度评估单元；
救援路线规划单元在遥感卫星地图上标注出地震灾害范围内次生滑坡灾害的位置以及估算的滑坡影响面积，选择滑坡灾害未波及到的道路作为救援主路线，滑坡灾害波及较小的道路作为救援副路线，规划救援队伍、救灾物资等沿安全阻碍较少的路线逐渐靠近受灾山区内部；
救援方案制定单元专家通过对现场滑坡灾害图像与遥感卫星图像地形分析，结合次生滑坡灾害对人民住宅波及情况，通过对以往相似情况的案例对比分析，制定出合理的救援方案，保证人民生命财产安全；
灾害影响程度评估单元根据震后次生滑坡灾害的数量，灾害的影响面积，对经济财产造成的损失等，对范围内影响程度分级，并划定灾区范围内安全停靠场所，供后续投入救援人力物力做参考性建议。
Claims (4)
1.一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，其特征在于，包括：
检测专用无人机搭建模块，用于搭建震后滑坡灾害检测识别专用无人机；检测专用无人机搭载有树莓派微型电脑、北斗导航定位设备、广角摄像头和北斗信息传输装置；检测专用无人机搭建模块将国土按照滑坡灾害易发或多发区域划分成四个区域，并将每个区域所对应的级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型都载入树莓派微型电脑；级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型利用卷积层和最大池化层搭建三级结构不同的深度卷积神经网络，将三级深度卷积神经网络串联起来，将待检测的现场拍摄图像经过预处理和生成图像金字塔输入级联深度卷积神经网络模型中进行图像识别；
震后滑坡检测规划筹备模块，用于对检测专用无人机搭建模块制造的无人机完成灾害检测识别前所需的各项准备工作；震后滑坡检测规划筹备模块通过震中位置和地震等级选取检测救灾区域和巡航路线，设定检测专用无人机相关飞行参数，并根据检测救援区域所处位置，设定区域所对应的级联深度卷积神经网络滑坡灾害检测模型为树莓派微型电脑的执行算法；
灾后环境信息采集模块，利用震后滑坡检测筹备模块设定的无人机获取现场滑坡灾害图像和位置信息坐标；灾后环境信息采集模块包括用于拍摄现场图像的图像拍摄单元，用于判别所获图像是否为滑坡灾害的滑坡灾害识别单元，用于获取次生滑坡灾害位置坐标信息的位置坐标获取单元，以及将现场滑坡灾害图像和位置坐标信息打包传输到滑坡灾害分析决策模块的信息传输单元；
北斗导航定位模块，用于在导航***搭建、巡航路线设置、信息采集传输方面辅助检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块和灾后环境信息采集模块；
滑坡灾害分析决策模块，用于结合检测专用无人机搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块、灾后环境信息采集模块、北斗导航定位模块所得滑坡灾害图像和位置信息坐标分析震后次生滑坡灾害的滑坡影响面积、后缘高度、稳定性相关属性参数；
震后救援规划评估模块，用于结合滑坡灾害分析决策模块所得滑坡灾害位置及相关属性参数来为灾后救援提供建设性意见。
2.根据权利要求1所述的对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，其特征在于，北斗导航定位模块全方位辅助检测无人机设备搭建模块、震后滑坡检测规划筹备模块以及灾后环境信息采集模块，其精确定位和实时传输功能实现了无人机巡航坐标路径预设和所处位置信息坐标获取。
3.根据权利要求1所述的对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，其特征在于，滑坡灾害分析决策模块包括用于接收打包数据并解码的信息接收单元，用于对比显示现场滑坡灾害图像和遥感卫星影像的灾害显示单元，用于分析估算滑坡影像面积，后缘高度及稳定性参数的灾害分析单元以及用于存储现场滑坡灾害图像和位置坐标信息的数据库单元。
4.根据权利要求1所述的对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助***，其特征在于，震后救援规划评估模块包括用于规划进入灾害现场的救援路线规划单元，用于制定合理救援方案的救援方案制定单元以及用于评估灾害等级，做好后续工作的灾害影响程度评估单元。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010556130.9A CN111915128B (zh) | 2020-06-17 | 2020-06-17 | 一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010556130.9A CN111915128B (zh) | 2020-06-17 | 2020-06-17 | 一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111915128A CN111915128A (zh) | 2020-11-10 |
| CN111915128B true CN111915128B (zh) | 2023-12-19 |
Family
ID=73237734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010556130.9A Active CN111915128B (zh) | 2020-06-17 | 2020-06-17 | 一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111915128B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113344327A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-09-03 | 河南省科达水利勘测设计有限公司 | 一种防洪影响评价*** |
| CN114443883B (zh) * | 2022-02-10 | 2023-07-21 | 广州分布式软件有限责任公司 | 一种基于大数据和云计算的数据处理方法、***及介质 |
| CN114927002B (zh) * | 2022-04-28 | 2023-03-14 | 浙江中裕通信技术有限公司 | 一种用于灾后救援的道路诱导方法及设备 |
| CN115963764B (zh) * | 2023-01-12 | 2023-06-02 | 中国地质调查局水文地质环境地质调查中心 | 一种监测数据的采集方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116167594B (zh) * | 2023-04-21 | 2023-10-17 | 中国地质大学（北京） | 滑坡体下人体生命体征的探测无人机平台及探测方法 |
| CN117115644A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-11-24 | 江苏省地质调查研究院 | 基于图像数据的灾害分析方法和装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104299365A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-01-21 | 江苏恒创软件有限公司 | 基于无人机的监测山区山体滑坡、泥石流的方法 |
| CN106251032A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-12-21 | 中国人民解放军后勤工程学院 | 一种地震滑坡灾害灾情快速评估方法 |
| CN110542708A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-12-06 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种滑坡预警***及方法 |
| CN111006593A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-14 | 武汉纵横天地空间信息技术有限公司 | 一种应用无人机进行山体地貌监测及滑坡预测方法及*** |
| CN111126183A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-08 | 武汉大学 | 一种基于近地面影像数据的震后建筑物损毁检测方法 |
-
2020
- 2020-06-17 CN CN202010556130.9A patent/CN111915128B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104299365A (zh) * | 2014-08-06 | 2015-01-21 | 江苏恒创软件有限公司 | 基于无人机的监测山区山体滑坡、泥石流的方法 |
| CN106251032A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-12-21 | 中国人民解放军后勤工程学院 | 一种地震滑坡灾害灾情快速评估方法 |
| CN110542708A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-12-06 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种滑坡预警***及方法 |
| CN111126183A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-08 | 武汉大学 | 一种基于近地面影像数据的震后建筑物损毁检测方法 |
| CN111006593A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-14 | 武汉纵横天地空间信息技术有限公司 | 一种应用无人机进行山体地貌监测及滑坡预测方法及*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111915128A (zh) | 2020-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111915128B (zh) | 一种对地震诱发的次生滑坡灾后评估与救援辅助*** | |
| CN111537515B (zh) | 基于三维实景模型的铁塔螺栓缺陷展示方法和*** | |
| CN109117749A (zh) | 一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及*** | |
| Corbane et al. | A comprehensive analysis of building damage in the 12 January 2010 MW7 Haiti earthquake using high-resolution satelliteand aerial imagery | |
| Giordan et al. | Brief Communication: The use of an unmanned aerial vehicle in a rockfall emergency scenario | |
| JP7065477B2 (ja) | 災害状況判定システムおよび災害判定飛行システム | |
| Womble et al. | Multi-scale remote sensing of tornado effects | |
| CN111626162A (zh) | 基于时空大数据分析的水上救援***及溺水警情预测方法 | |
| CN110414359A (zh) | 长输管道无人机巡检数据分析与管理方法及*** | |
| KR102331410B1 (ko) | 재난 사고 현장 대응형 드론 표준 운용 방법 및 그 시스템 | |
| CN114862160A (zh) | 一种地震遥感应急救援信息采集方法 | |
| CN116647651B (zh) | 一种基于北斗卫星的无人机施工监控方法及*** | |
| CN113688758A (zh) | 基于边缘计算的输气管道高后果区智能识别*** | |
| CN112487894A (zh) | 基于人工智能的轨道交通保护区自动巡查方法及装置 | |
| CN110276379B (zh) | 一种基于视频图像分析的灾情信息快速提取方法 | |
| Yu et al. | Unmanned aircraft path planning for construction safety inspections | |
| CN116704386B (zh) | 一种基于ai的精准应急救援方法及装置 | |
| D’Urso et al. | Rescue Management and Assessment of Structural Damage by Uav in Post-Seismic Emergency | |
| CN117197978A (zh) | 一种基于深度学习的林火监测预警*** | |
| CN114005041A (zh) | 一种基于uavrs和bim的道路病害识别管控方法和设备 | |
| Giordan et al. | Brief Communication “The use of UAV in rock fall emergency scenario” | |
| CN116540756B (zh) | 应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检*** | |
| Xu et al. | Assistance of UAVs in the intelligent management of urban space: A survey | |
| Baiocchi et al. | GIS4RISKS: Geographic Information System for Risk Image–Safety Key. A methodological contribution to optimise the first geodynamic post-event phases and to face emergencies | |
| CN116739357B (zh) | 多模态融合感知的城市既有建筑广域监测预警方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |