一种基于面场景形变信息的智能预警方法与流程

本发明属于智能预警，具体涉及一种基于面场景形变信息的智能预警方法。

背景技术：

1、智能预警技术是一种利用人工智能和大数据分析等先进技术，通过对大量数据的实时监测和分析，从中发现潜在的风险和异常情况，并及时提供预警信息或建议的技术手段。它可以应用于各个领域，例如自然灾害、公共安全等。智能预警技术的核心是通过智能算法对大量数据进行实时分析和判断，从而识别出异常信号，并提供预警信息，帮助决策者采取相应措施来减轻潜在的风险和损失。

2、当前，智能预警系统在各个领域得到广泛应用，如交通、安防、环境等领域，然而，传统的智能预警方法主要基于视频图像的分析，对于复杂的场景和目标的变化，预警效果有限。因此，需要一种新的智能预警方法，能够更准确地识别面场景的形变信息，从而提供更可靠的预警效果。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于面场景形变信息的智能预警方法，在面场景中准确识别和预测潜在的危险情况，该方法利用图像处理和深度学习技术，通过对面场景中的形变信息进行分析和建模，实现对异常情况的检测和预警，该方法具有高精度、实时性和自动化的特点，可广泛应用于安全监控、智能交通等领域，以解决上述背景技术中提出现有技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于面场景形变信息的智能预警方法，包括以下步骤：

4、s1、面场景图像获取：通过图像采集设备获取目标面场景的图像；

5、s2、图像处理：对获取的静态图像进行处理；

6、s3、图像追踪：对获取的动态图像进处理；

7、s4、建立模型：建立面场景形变信息的模型；

8、s5、异常情况检测与预警：使用得到的模型进行实时监测和预警。

9、优选的，所述s1中，用于图像采集的设备为地基合成孔径雷达或者是gnss-inbsar技术的卫星信号接收机，，获取监测场景的反射电磁波信号后，进行sar成像，获取的目标场景图像包括静态图像和动态图像。

10、优选的，所述s2中，对静态图像进行处理包括图像去噪、图像增强，以提高后续处理的准确性和稳定性。

11、优选的，所述s3中，对动态图像进行处理包括对动态图像进行运动目标检测和跟踪，以提取面场景中的运动目标信息。

12、优选的，所述s4中，进行模型建立之前，先基于运动目标信息，通过差分干涉处理，获取面场景的形变信息，包括目标的形状、纹理、颜色、形变程度、形变速度，将数据导入深度学习算法，利用深度学习算法对形变信息进行训练和学习，实现对正常和异常形变的区分从而得到所需模型。

13、优选的，所述s5中，使用深度学习模型对三维面场景进行特征提取，该深度学习模型采用卷积神经网络架构，包括多个卷积层、池化层和全连接层，用于从三维面场景中提取形状、纹理和结构等特征，提取的特征将用于后续的形变预测，具体通过智能化形变预警算法(包括形变值、形变速度、加速度等阈值法、斋藤法、切线角法)，给出形变预警预报。

14、优选的，所述s5中，采用提取到的特征对面场景进行实时监测和分析，根据形变信息模型判断当前场景是否存在异常情况，识别出异常变化或潜在的风险，当检测到异常情况时，触发预警机制，包括声音报警、图像显示、信息发送等方式，以提醒相关人员或系统进行进一步处理。

15、优选的，所述s5中，根据预测结果，使用预设的规则发出相应的预警信号，根据预测结果的严重程度，预设的规则将决定发出的预警信号的类型和级别，例如，当预测结果超过预设阈值时，将发出警告信号；当预测结果低于预设阈值时，将发出提示信号。

16、本发明的技术效果和优点：

17、本发明提供了一种基于面场景形变信息的智能预警方法，用于在面场景中准确识别和预测潜在的危险情况，该方法利用图像处理和深度学习技术，通过对面场景中的形变信息进行分析和建模，实现对异常情况的检测和预警，该方法具有高精度、实时性和自动化的特点，可广泛应用于安全监控、智能交通等领域。

技术特征：

1.一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s1中，用于图像采集的设备为地基合成孔径雷达或者是gnss-inbsar技术的卫星信号接收机，，获取监测场景的反射电磁波信号后，进行sar成像，获取的目标场景图像包括静态图像和动态图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s2中，对静态图像进行处理包括图像去噪、图像增强，以提高后续处理的准确性和稳定性。

4.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s3中，对动态图像进行处理包括对动态图像进行运动目标检测和跟踪，以提取面场景中的运动目标信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s4中，进行模型建立之前，先基于运动目标信息，通过差分干涉处理，获取面场景的形变信息，包括目标的形状、纹理、颜色、形变程度、形变速度，将数据导入深度学习算法，利用深度学习算法对形变信息进行训练和学习，实现对正常和异常形变的区分从而得到所需模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s5中，使用深度学习模型对三维面场景进行特征提取，该深度学习模型采用卷积神经网络架构，包括多个卷积层、池化层和全连接层，用于从三维面场景中提取形状、纹理和结构等特征，提取的特征将用于后续的形变预测，具体通过智能化形变预警算法(包括形变值、形变速度、加速度等阈值法、斋藤法、切线角法)，给出形变预警预报。

7.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s5中，采用提取到的特征对面场景进行实时监测和分析，根据形变信息模型判断当前场景是否存在异常情况，识别出异常变化或潜在的风险，当检测到异常情况时，触发预警机制，包括声音报警、图像显示、信息发送等方式，以提醒相关人员或系统进行进一步处理。

8.根据权利要求1所述的一种基于面场景形变信息的智能预警方法，其特征在于：所述s5中，根据预测结果，使用预设的规则发出相应的预警信号，根据预测结果的严重程度，预设的规则将决定发出的预警信号的类型和级别，例如，当预测结果超过预设阈值时，将发出警告信号；当预测结果低于预设阈值时，将发出提示信号。

技术总结
本发明公开了一种基于面场景形变信息的智能预警方法，包括以下步骤：S1、面场景图像获取：通过图像采集设备获取目标面场景的图像；S2、图像处理：对获取的静态图像进行处理；S3、图像追踪：对获取的动态图像进处理；S4、建立模型：建立面场景形变信息的模型；S5、异常情况检测与预警：使用得到的模型进行实时监测和预警。在面场景中准确识别和预测潜在的危险情况，该方法利用图像处理和深度学习技术，通过对面场景中的形变信息进行分析和建模，实现对异常情况的检测和预警，该方法具有高精度、实时性和自动化的特点，可广泛应用于安全监控、智能交通等领域。

技术研发人员：李黎,姚迪,徐小坤,江志远,张鹏,王宏宇,郭锐,戴颖超,沈立锋,张晨,李达
受保护的技术使用者：华能澜沧江水电股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4