CN112150769A - 一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警*** - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，包括区域划分模块、检测点分布模块、压力检测模块、压力参数处理模块、压力分析模块、图像采集模块、图像处理模块、裂纹面积检测模块、裂纹面积分析模块、分析服务器、预警提醒模块、显示终端和存储数据库；本发明通过将待检测的岩体区域进行划分，检测各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，并分析各子区域岩体是否处于安全阶段，对处于危险阶段的各子区域岩体表面进行图像采集，同时测量各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，计算各子区域岩体中裂纹面积的占比，对比判断各子区域岩体是否存在崩塌风险，并进行预警提醒，从而保障了周边居民生命财产安全。

Description

一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***

技术领域

本发明涉及地质灾害监测预警领域，涉及到一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***。

背景技术

岩体崩塌是山区常见的一种不良地质灾害，岩体崩塌具有突发性强、破坏力大的特点，严重威胁着交通要道、山区居民正常生产生活；在我国，每年由于岩体崩塌造成大量的人员伤亡和重大经济损失。

目前，传统的岩体崩塌监测技术普通存在一些不足，传统的岩体崩塌监测技术大多是对岩体部分区域进行单一监测，无法对整个岩体区域进行实时监测，存在较大的监测局限性，造成监测数据不精准，导致出现错误预警，同时传统的监测方法是人们利用标尺直接测量岩体崩塌后出现明显裂缝的宽度变化，这样测量精度较差，存在一定的危险性，同时岩体崩塌具有突发性极强的特点，无法实现岩体崩塌破坏前的预警效果，从而影响道路交通安全事故，威胁周边居民生命财产安全，为了解决以上问题，现设计一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，本发明通过区域划分模块将待检测的岩体区域进行划分，检测各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，同时对比获得各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值，并分析各子区域岩体是否处于安全阶段，对处于危险阶段的各子区域岩体表面进行图像采集，同时测量各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，计算各子区域岩体中裂纹面积的占比，并对比判断各子区域岩体是否存在崩塌风险，对岩体存在崩塌风险的各子区域进行预警，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，包括区域划分模块、检测点分布模块、压力检测模块、压力参数处理模块、压力分析模块、图像采集模块、图像处理模块、裂纹面积检测模块、裂纹面积分析模块、分析服务器、预警提醒模块、显示终端和存储数据库；

所述分析服务器分别与压力分析模块、图像采集模块、裂纹面积分析模块、促成存储数据库、预警提醒模块和显示终端连接，存储数据库分别与区域划分模块、压力分析模块和裂纹面积分析模块连接，压力检测模块分别与检测点分布模块和压力参数处理模块连接，压力参数处理模块与压力分析模块连接，图像处理模块分别与图像采集模块和裂纹面积检测模块连接，裂纹面积检测模块与裂纹面积分析模块连接；

所述区域划分模块用于将待检测的岩体区域进行划分，将岩体区域按照网格化的等分方式划分为若干面积相同的子区域，对划分的若干子区域按照设定的从左往右再从下到上的顺序依次进行编号，编号分别为1,2,...,i,...,n，并将若干子区域的编号发送至存储数据库；

所述检测点分布模块用于对划分的若干子区域进行检测点的分布，采用均匀分布的方式将检测点布设在各子区域的中心点，且各检测点与各子区域一一对应，构成各子区域中心点处检测点编号集合A_n(a₁,a₂,...,a_i,...,a_n)，a_i表示为第i个子区域中心点处检测点编号，将各子区域中心点处检测点编号集合发送至压力检测模块；

所述压力检测模块包括若干压力传感器，用于接收检测点分布模块发送的各子区域中心点处检测点编号集合，将若干压力传感器安装在各子区域中心点处检测点内，且若干压力传感器与各子区域中心点处检测点一一对应，通过压力传感器实时检测各子区域中心点处的压力，将检测的各子区域中心点处的压力发送至压力参数处理模块；

所述压力参数处理模块用于接收压力检测模块发送的各子区域中心点处的压力，对接收的各子区域中心点处的压力按照采集时间段进行划分，并统计各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，构成各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合Ft(f₁t,f₂t,...,f_it,...,f_nt)，f_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，t＝t₁,t₂,...,t_x，将各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合发送至压力分析模块；

所述压力分析模块用于接收压力参数处理模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合，提取存储数据库中存储的岩体崩塌前的安全压力值，将接收的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值与存储的岩体崩塌前的安全压力值进行对比，得到各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt(Δf₁t,Δf₂t,...,Δf_it,...,Δf_nt)，Δf_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，t＝t₁,t₂,...,t_x，将各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合发送至分析服务器；

所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合，提取第t_x个采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt_x(Δf₁t_x,Δf₂t_x,...,Δf_it_x,...,Δf_nt_x)，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值小于或等于零，表明该子区域的岩体处于安全阶段，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值大于零，表明该子区域的岩体处于危险阶段，统计岩体处于危险阶段的各子区域编号，将统计的各子区域中心点处压力平均值的对比差值按照从大到小的顺序依次进行排列，并将排列后的岩体处于危险阶段的各子区域发送至图像采集模块；

所述图像采集模块包括高清摄像头，其中高清摄像头安装在无人机上，用于接收分析服务器发送排列后的岩体处于危险阶段的各子区域，通过无人机的高清摄像头依次对排列后的各子区域的岩体表面进行图像采集，将采集的排列后各子区域的岩体表面图像发送至图像处理模块；

所述图像处理模块用于接收图像采集模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像，对接收的排列后各子区域的岩体表面图像进行图像分割，选取包裹各子区域的岩体表面最小区域，去除该最小区域之外的图像，对保留的最小区域图像进行灰度化处理和图像增强处理，获得增强的排列后各子区域的岩体表面图像，将增强的排列后各子区域的岩体表面图像发送至裂纹面积检测模块；

所述裂纹面积检测模块用于接收图形处理模块发送的增强的排列后各子区域的岩体表面图像，对增强的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹进行测量，测量排列后各子区域的岩体表面图像中各裂纹尺寸，分析获取排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，统计排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，构成排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合S(s₁,s₂,...,s_j,...,s_m),m≤n，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，将排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合发送至裂纹面积分析模块；

所述裂纹面积分析模块用于接收裂纹面积检测模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合，提取存储数据库中存储的待检测的岩体区域的总面积和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例，计算排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比，构成排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合k(k₁,k₂,...,k_j,...,k_m)，k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合发送至分析服务器；

所述分析服务器用于接收裂纹面积分析模块发送的排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合，提取存储数据库中存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比与存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比进行对比，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比小于或等于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体没有崩塌风险，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比大于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体存在崩塌风险，统计岩体存在崩塌风险的各子区域编号，将岩体存在崩塌风险的各子区域编号发送至预警提醒模块；同时分析服务器计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数，将计算的各子区域岩体崩塌的预估反应系数发送至显示终端；

所述存储数据库用于接收区域划分模块发送的若干子区域的编号，同时存储岩体崩塌前的安全压力值f′，并存储待检测的岩体区域的总面积s_总和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例λ，存储岩体区域中裂纹面积的安全占比k′；

所述预警提醒模块用于接收分析服务器发送的岩体存在崩塌风险的各子区域编号，并进行预警提醒，相关人员根据提醒的各子区域编号进行应急防范措施；

所述显示终端用于接收分析服务器发送的各子区域岩体崩塌的预估反应系数，并进行显示；

进一步地，所述排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比计算公式为

k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，s_总表示为待检测的岩体区域的总面积，λ表示为高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例；

进一步地，所述各子区域岩体崩塌的预估反应系数的计算公式为

ξ_i表示为第i个子区域岩体崩塌的预估反应系数，f_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f_it_x-1表示为第t_x-1个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f′表示为岩体崩塌前的安全压力值，Δf_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，e表示为自然数，等于2.718，k_j表示为第i个子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，k′表示为岩体区域中裂纹面积的安全占比。

有益效果：

(1)本发明提供的一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，通过区域划分模块将待检测的岩体区域进行划分，检测各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，从而避免了漏检测问题造成监测数据不精准，同时对比获得各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值，为后期计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数提供可靠的参考依据，并分析各子区域的岩体是否处于安全阶段，对处于危险阶段的各子区域岩体表面进行图像采集，避免出现错误预警现象，从而浪费人力成本和时间成本，同时测量各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，计算各子区域岩体中裂纹面积的占比，从而提高数据的精确性，避免人员监测造成生命危险，并对比判断各子区域岩体是否存在崩塌风险，对岩体存在崩塌风险的各子区域进行预警，这样可以降低道路交通安全事故的发生率，保障周边居民生命财产安全。

(2)本发明通过分析服务器计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数，并通过显示终端就进行显示，可以直观展示各子区域岩体崩塌前的状况，可对各子区域岩体崩塌破坏进行预估，具有准确性高的特点，便于相关人员进行应急防范措施，防止造成混乱而发生不必要的人员伤亡事故。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，包括区域划分模块、检测点分布模块、压力检测模块、压力参数处理模块、压力分析模块、图像采集模块、图像处理模块、裂纹面积检测模块、裂纹面积分析模块、分析服务器、预警提醒模块、显示终端和存储数据库；

所述分析服务器分别与压力分析模块、图像采集模块、裂纹面积分析模块、促成存储数据库、预警提醒模块和显示终端连接，存储数据库分别与区域划分模块、压力分析模块和裂纹面积分析模块连接，压力检测模块分别与检测点分布模块和压力参数处理模块连接，压力参数处理模块与压力分析模块连接，图像处理模块分别与图像采集模块和裂纹面积检测模块连接，裂纹面积检测模块与裂纹面积分析模块连接；

所述区域划分模块用于将待检测的岩体区域进行划分，将岩体区域按照网格化的等分方式划分为若干面积相同的子区域，对划分的若干子区域按照设定的从左往右再从下到上的顺序依次进行编号，编号分别为1,2,...,i,...,n，并将若干子区域的编号发送至存储数据库；

所述检测点分布模块用于对划分的若干子区域进行检测点的分布，采用均匀分布的方式将检测点布设在各子区域的中心点，且各检测点与各子区域一一对应，构成各子区域中心点处检测点编号集合A_n(a₁,a₂,...,a_i,...,a_n)，a_i表示为第i个子区域中心点处检测点编号，将各子区域中心点处检测点编号集合发送至压力检测模块；

所述压力检测模块包括若干压力传感器，用于接收检测点分布模块发送的各子区域中心点处检测点编号集合，将若干压力传感器安装在各子区域中心点处检测点内，且若干压力传感器与各子区域中心点处检测点一一对应，通过压力传感器实时检测各子区域中心点处的压力，将检测的各子区域中心点处的压力发送至压力参数处理模块；

所述压力参数处理模块用于接收压力检测模块发送的各子区域中心点处的压力，对接收的各子区域中心点处的压力按照采集时间段进行划分，并统计各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，从而避免了漏检测问题造成监测数据不精准，并构成各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合Ft(f₁t,f₂t,...,f_it,...,f_nt)，f_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，t＝t₁,t₂,...,t_x，将各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合发送至压力分析模块；

所述压力分析模块用于接收压力参数处理模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合，提取存储数据库中存储的岩体崩塌前的安全压力值，将接收的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值与存储的岩体崩塌前的安全压力值进行对比，得到各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt(Δf₁t,Δf₂t,...,Δf_it,...,Δf_nt)，Δf_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，t＝t₁,t₂,...,t_x，为后期计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数提供可靠的参考依据，将各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合发送至分析服务器；

所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合，提取第t_x个采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt_x(Δf₁t_x,Δf₂t_x,...,Δf_it_x,...,Δf_nt_x)，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值小于或等于零，表明该子区域的岩体处于安全阶段，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值大于零，表明该子区域的岩体处于危险阶段，统计岩体处于危险阶段的各子区域编号，将统计的各子区域中心点处压力平均值的对比差值按照从大到小的顺序依次进行排列，并将排列后的岩体处于危险阶段的各子区域发送至图像采集模块；

所述图像采集模块包括高清摄像头，其中高清摄像头安装在无人机上，用于接收分析服务器发送排列后的岩体处于危险阶段的各子区域，通过无人机的高清摄像头依次对排列后的各子区域的岩体表面进行图像采集，从而避免出现错误预警现象，从而浪费人力成本和时间成本，将采集的排列后各子区域的岩体表面图像发送至图像处理模块；

所述图像处理模块用于接收图像采集模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像，对接收的排列后各子区域的岩体表面图像进行图像分割，选取包裹各子区域的岩体表面最小区域，去除该最小区域之外的图像，对保留的最小区域图像进行灰度化处理和图像增强处理，获得增强的排列后各子区域的岩体表面图像，将增强的排列后各子区域的岩体表面图像发送至裂纹面积检测模块；

所述裂纹面积检测模块用于接收图形处理模块发送的增强的排列后各子区域的岩体表面图像，对增强的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹进行测量，测量排列后各子区域的岩体表面图像中各裂纹尺寸，分析获取排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，统计排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，构成排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合S(s₁,s₂,...,s_j,...,s_m),m≤n，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，将排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合发送至裂纹面积分析模块；

所述裂纹面积分析模块用于接收裂纹面积检测模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合，提取存储数据库中存储的待检测的岩体区域的总面积和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例，计算排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比，从而提高数据的精确性，避免人员监测造成生命危险，排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比计算公式为

k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，s_总表示为待检测的岩体区域的总面积，λ表示为高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例，并构成排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合k(k₁,k₂,...,k_j,...,k_m)，k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合发送至分析服务器。

所述分析服务器用于接收裂纹面积分析模块发送的排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合，提取存储数据库中存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比与存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比进行对比，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比小于或等于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体没有崩塌风险，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比大于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体存在崩塌风险，统计岩体存在崩塌风险的各子区域编号，将岩体存在崩塌风险的各子区域编号发送至预警提醒模块；

同时分析服务器计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数，各子区域岩体崩塌的预估反应系数的计算公式为

ξ_i表示为第i个子区域岩体崩塌的预估反应系数，f_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f_it_x-1表示为第t_x-1个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f′表示为岩体崩塌前的安全压力值，Δf_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，e表示为自然数，等于2.718，k_j表示为第i个子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，k′表示为岩体区域中裂纹面积的安全占比，将计算的各子区域岩体崩塌的预估反应系数发送至显示终端。

所述存储数据库用于接收区域划分模块发送的若干子区域的编号，同时存储岩体崩塌前的安全压力值f′，并存储待检测的岩体区域的总面积s_总和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例λ，存储岩体区域中裂纹面积的安全占比k′。

所述预警提醒模块用于接收分析服务器发送的岩体存在崩塌风险的各子区域编号，并进行预警提醒，相关人员根据提醒的各子区域编号进行应急防范措施，这样可以降低道路交通安全事故的发生率，保障周边居民生命财产安全。

所述显示终端用于接收分析服务器发送的各子区域岩体崩塌的预估反应系数，并进行显示，可以直观展示各子区域岩体崩塌前的状况，可对各子区域岩体崩塌破坏进行预估，具有准确性高的特点，便于相关人员进行应急防范措施，防止造成混乱而发生不必要的人员伤亡事故。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，其特征在于：包括区域划分模块、检测点分布模块、压力检测模块、压力参数处理模块、压力分析模块、图像采集模块、图像处理模块、裂纹面积检测模块、裂纹面积分析模块、分析服务器、预警提醒模块、显示终端和存储数据库；

所述分析服务器分别与压力分析模块、图像采集模块、裂纹面积分析模块、促成存储数据库、预警提醒模块和显示终端连接，存储数据库分别与区域划分模块、压力分析模块和裂纹面积分析模块连接，压力检测模块分别与检测点分布模块和压力参数处理模块连接，压力参数处理模块与压力分析模块连接，图像处理模块分别与图像采集模块和裂纹面积检测模块连接，裂纹面积检测模块与裂纹面积分析模块连接；

所述区域划分模块用于将待检测的岩体区域进行划分，将岩体区域按照网格化的等分方式划分为若干面积相同的子区域，对划分的若干子区域按照设定的从左往右再从下到上的顺序依次进行编号，编号分别为1,2,...,i,...,n，并将若干子区域的编号发送至存储数据库；

所述检测点分布模块用于对划分的若干子区域进行检测点的分布，采用均匀分布的方式将检测点布设在各子区域的中心点，且各检测点与各子区域一一对应，构成各子区域中心点处检测点编号集合A_n(a₁,a₂,...,a_i,...,a_n)，a_i表示为第i个子区域中心点处检测点编号，将各子区域中心点处检测点编号集合发送至压力检测模块；

所述压力检测模块包括若干压力传感器，用于接收检测点分布模块发送的各子区域中心点处检测点编号集合，将若干压力传感器安装在各子区域中心点处检测点内，且若干压力传感器与各子区域中心点处检测点一一对应，通过压力传感器实时检测各子区域中心点处的压力，将检测的各子区域中心点处的压力发送至压力参数处理模块；

所述压力参数处理模块用于接收压力检测模块发送的各子区域中心点处的压力，对接收的各子区域中心点处的压力按照采集时间段进行划分，并统计各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值，构成各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合Ft(f₁t,f₂t,...,f_it,...,f_nt)，f_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，t＝t₁,t₂,...,t_x，将各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合发送至压力分析模块；

所述压力分析模块用于接收压力参数处理模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值集合，提取存储数据库中存储的岩体崩塌前的安全压力值，将接收的各采集时间段内各子区域中心点处压力的平均值与存储的岩体崩塌前的安全压力值进行对比，得到各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt(Δf₁t,Δf₂t,...,Δf_it,...,Δf_nt)，Δf_it表示为第t个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，t＝t₁,t₂,...,t_x，将各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合发送至分析服务器；

所述分析服务器用于接收压力分析模块发送的各采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合，提取第t_x个采集时间段内各子区域中心点处压力平均值的对比差值集合ΔFt_x(Δf₁t_x,Δf₂t_x,...,Δf_it_x,...,Δf_nt_x)，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值小于或等于零，表明该子区域的岩体处于安全阶段，若第t_x个采集时间段内某子区域中心点处压力平均值的对比差值大于零，表明该子区域的岩体处于危险阶段，统计岩体处于危险阶段的各子区域编号，将统计的各子区域中心点处压力平均值的对比差值按照从大到小的顺序依次进行排列，并将排列后的岩体处于危险阶段的各子区域发送至图像采集模块；

所述图像采集模块包括高清摄像头，其中高清摄像头安装在无人机上，用于接收分析服务器发送排列后的岩体处于危险阶段的各子区域，通过无人机的高清摄像头依次对排列后的各子区域的岩体表面进行图像采集，将采集的排列后各子区域的岩体表面图像发送至图像处理模块；

所述图像处理模块用于接收图像采集模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像，对接收的排列后各子区域的岩体表面图像进行图像分割，选取包裹各子区域的岩体表面最小区域，去除该最小区域之外的图像，对保留的最小区域图像进行灰度化处理和图像增强处理，获得增强的排列后各子区域的岩体表面图像，将增强的排列后各子区域的岩体表面图像发送至裂纹面积检测模块；

所述裂纹面积检测模块用于接收图形处理模块发送的增强的排列后各子区域的岩体表面图像，对增强的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹进行测量，测量排列后各子区域的岩体表面图像中各裂纹尺寸，分析获取排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，统计排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积，构成排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合S(s₁,s₂,...,s_j,...,s_m),m≤n，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，将排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合发送至裂纹面积分析模块；

所述裂纹面积分析模块用于接收裂纹面积检测模块发送的排列后各子区域的岩体表面图像中裂纹面积集合，提取存储数据库中存储的待检测的岩体区域的总面积和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例，计算排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比，构成排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合k(k₁,k₂,...,k_j,...,k_m)，k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合发送至分析服务器；

所述分析服务器用于接收裂纹面积分析模块发送的排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比集合，提取存储数据库中存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比，将排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比与存储的岩体区域中裂纹面积的安全占比进行对比，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比小于或等于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体没有崩塌风险，若排列后某子区域岩体中裂纹面积的占比大于岩体区域中裂纹面积的安全占比，表明该子区域岩体存在崩塌风险，统计岩体存在崩塌风险的各子区域编号，将岩体存在崩塌风险的各子区域编号发送至预警提醒模块；同时分析服务器计算各子区域岩体崩塌的预估反应系数，将计算的各子区域岩体崩塌的预估反应系数发送至显示终端；

所述存储数据库用于接收区域划分模块发送的若干子区域的编号，同时存储岩体崩塌前的安全压力值f′，并存储待检测的岩体区域的总面积s_总和高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例λ，存储岩体区域中裂纹面积的安全占比k′；

所述预警提醒模块用于接收分析服务器发送的岩体存在崩塌风险的各子区域编号，并进行预警提醒，相关人员根据提醒的各子区域编号进行应急防范措施；

所述显示终端用于接收分析服务器发送的各子区域岩体崩塌的预估反应系数，并进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，其特征在于：所述排列后各子区域岩体中裂纹面积的占比计算公式为

k_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，s_j表示为排列后第j个采集的子区域岩体表面图像中裂纹面积，s_总表示为待检测的岩体区域的总面积，λ表示为高清摄像头拍摄图像的面积与实物面积的比例。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的地质灾害岩体崩塌智能监测预警***，其特征在于：所述各子区域岩体崩塌的预估反应系数的计算公式为

ξ_i表示为第i个子区域岩体崩塌的预估反应系数，f_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f_it_x-1表示为第t_x-1个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值，f′表示为岩体崩塌前的安全压力值，Δf_it_x表示为第t_x个采集时间段内第i个子区域中心点处压力的平均值与岩体崩塌前的安全压力值的对比差值，e表示为自然数，等于2.718，k_j表示为第i个子区域岩体中裂纹面积与对应子区域面积的比值，k′表示为岩体区域中裂纹面积的安全占比。

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