一、行业背景
一直以来,铁路高速公路边坡的安全监测技术都是我国在公路修筑中的一个薄弱环节,由于没有一套成熟的安全监测体系,因此智能借鉴其他地方的经验和低级防护技术进行局部防护,传统的铁路高速边坡安全防护工作存在着诸多问题。
数据准确性差
使用人工进行不定期检测会受周围环境影响存在较大误差,尤其是遇到雨雪暴风天气,则更加难以保证数据的真实性。
检测盲点
传统的人工监测无法做到所有监测点全部覆盖,会出现部分遗漏,难以实现高速边坡安全的连续监测。
维护成本高
使用人力监测,不仅需要大量的人力成本,并且在一些天气环境下无法保障人员安全,可能会导致造成巨大的经济损失和社会影响。
二、产品概述
科缔欧山体滑坡泥石流监测报警系统是以AI人工智能为核心,集光电技术、计算机软件技术、信息处理技术、控制技术和通信技术于一体的自动监测报警系统。系统融合人工智能方法,以主动预报和实时监控报警的方式,实现对高速公路高危路段山体的实时监测。系统系统能全天候24h不间断工作,能有效排除行车、行人、动物等因素的干扰,准确判断落石灾害,识别滑坡灾害进行预警。
系统采用AI算法,通过大量真实的场景样本训练后,能够在各种应用场景下及时准确地对场景中发生的山体滑坡状态发出告警信息。通过对实时视频图像进行AI智能分析识别,可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。
三、技术原理
系统设备通过不间断监测发现边坡的动态态势,对阈值变形和崩塌、掉块等灾害进行预警,减少交通事故的发生,保证铁路运营的安全。
系统采用利用AI深度学法,建立初始山坡模型,同时利用对目标的特征检测,可以完成目标分类、检测、分割、识别等任务。
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一、行业背景
一直以来,铁路高速公路边坡的安全监测技术都是我国在公路修筑中的一个薄弱环节,由于没有一套成熟的安全监测体系,因此智能借鉴其他地方的经验和低级防护技术进行局部防护,传统的铁路高速边坡安全防护工作存在着诸多问题。
数据准确性差
使用人工进行不定期检测会受周围环境影响存在较大误差,尤其是遇到雨雪暴风天气,则更加难以保证数据的真实性。
检测盲点
传统的人工监测无法做到所有监测点全部覆盖,会出现部分遗漏,难以实现高速边坡安全的连续监测。
维护成本高
使用人力监测,不仅需要大量的人力成本,并且在一些天气环境下无法保障人员安全,可能会导致造成巨大的经济损失和社会影响。
二、产品概述
科缔欧山体滑坡泥石流监测报警系统是以AI人工智能为核心,集光电技术、计算机软件技术、信息处理技术、控制技术和通信技术于一体的自动监测报警系统。系统融合人工智能方法,以主动预报和实时监控报警的方式,实现对高速公路高危路段山体的实时监测。系统系统能全天候24h不间断工作,能有效排除行车、行人、动物等因素的干扰,准确判断落石灾害,识别滑坡灾害进行预警。
系统采用AI算法,通过大量真实的场景样本训练后,能够在各种应用场景下及时准确地对场景中发生的山体滑坡状态发出告警信息。通过对实时视频图像进行AI智能分析识别,可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。
三、技术原理
系统设备通过不间断监测发现边坡的动态态势,对阈值变形和崩塌、掉块等灾害进行预警,减少交通事故的发生,保证铁路运营的安全。
系统采用利用AI深度学法,建立初始山坡模型,同时利用对目标的特征检测,可以完成目标分类、检测、分割、识别等任务。