(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210633133.7 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 桂林理工大 学 地址 541006 广西壮 族自治区桂林市七 星 区建干路12号 (72)发明人 顾展飞　刘之葵　全鑫　谢永雄　 黄冰砚　磨英飞　 (74)专利代理 机构 郑州芝麻知识产权代理事务 所(普通合伙) 41173 专利代理师 张丹丹 (51)Int.Cl. G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/136(2017.01) G06T 7/246(2017.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种山区滑坡灾害预警方法及系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种山区滑坡灾害预警方法及系统， 该方法包括： 获取多帧坡体图像及其内裂缝区域的数量及裂 缝区域的面积平均值； 获取坡体图像边缘轮廓图 像， 并将边缘轮廓图像分割为多个边缘像素块， 根据边缘像素块的重要性确定最终像素块， 对最 终像素块进行相似性计算并对相似且相邻的最 终像素块进行膨胀获取膨胀区域， 根据膨胀区域 的区域灰度差异确定最终膨胀区域， 利用三步搜 索法获取每个最终膨胀区域的运动矢量， 并根据 运动矢量确定裂缝位移量， 根据裂缝位移变化 量， 根据裂缝位移量、 位移 变化量、 数量及面积平 均值计算发生滑坡的可能性， 根据可能性与预设 的灾害等级进行对滑坡预警， 本发 明方法提高了 灾害预警的时效性。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115035182 A 2022.09.09 CN 115035182 A 1.一种山区滑坡灾害预警方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取多帧连续相邻的坡体图像及其灰度图， 对灰度图进行语义分割得到裂缝区域及裂 缝区域的数量， 获取 所有裂缝区域的面积的面积平均值； 对灰度图进行边缘检测得到裂缝区域的边缘轮廓图像， 对边缘轮廓图像进行膨胀， 并 将膨胀后的边 缘轮廓图像分割为多个边 缘像素块； 利用光流法获取每个边缘像素块的预测向量， 根据边缘像素块与其邻域内其他边缘像 素块位置计算该边缘像素块的距离权值， 根据每个边缘像素块预测向量、 距离权值及预设 的初始重要性计算该边 缘像素块的重要性， 根据重要性及重要性阈值确定最终像素块； 计算两个相邻最终像素块的灰度差异， 根据 灰度差异及预设的差异阈值确定相似且相 邻的最终像素块， 对相似 且相邻的两个最终像素块进行膨胀获取两个膨胀区域； 根据两个膨胀区域中对应位置的两个最终像素块的灰度差异计算两个膨胀区域的区 域灰度差异， 根据区域灰度差异及预设的区域灰度差异阈值确定最 终像素块的最 终膨胀区 域； 利用三步搜索 法获取每个最终膨胀区域的运动矢量， 根据 所有最终膨胀区域的运动矢 量获取裂缝位移量， 根据裂缝位移量计算裂缝位移变化 量； 根据裂缝位移量、 裂缝位移变化量、 裂缝区域的数量及裂缝区域的面积平均值计算发 生滑坡的可能性， 根据发生滑坡的可能性与预设的灾害等级 进行滑坡预警。 2.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 对边缘轮廓图像进 行膨胀， 并将膨胀后的边 缘轮廓图像分割为多个边 缘像素块的步骤 包括： 设定膨胀次数， 并对边 缘轮廓图像进行膨胀； 根据膨胀次数获取边 缘像素块的大小； 根据边缘像素块大小对膨胀后的边 缘轮廓图像进行划分得到多个边 缘像素块。 3.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 利用光流法获取每 个边缘像素块的预测向量的步骤 包括： 获取与该边缘像素块所在坡体图像的相邻帧坡体图像， 及相邻帧坡体图像中与边缘像 素块对应的目标像素块； 利用光流法计算该边 缘像素块与目标像素块的运动矢量， 并将运动矢量预测向量。 4.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 根据每个边缘像素 块预测向量、 距离 权值及预设的初始重要性计算该边 缘像素块的重要性 步骤包括： 设每个边缘像素块的初始重要性 为0； 根据每个边缘像素块的预测向量获取每个边缘像素块的预测向量的模、 预测向量与 水 平方向的夹角； 根据边缘像素块和其邻域内的边缘像素块的预测向量的模的差值、 夹角的差值计算该 边缘像素块的运动矢量的相似性； 根据边缘像素块的距离权值及边缘像素块的邻域内每个边缘像素块的初始重要性计 算该边缘像素块的轮廓重要性； 根据边缘像素块的轮廓重要性、 运动矢量的相似性计算该边缘像素块的重要性， 且边 缘像素块作为其他边缘像素块的邻域边缘像素块时， 该重要性作为该边缘像素块的初始重 要性。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115035182 A 25.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 计算相邻 两个最终 像素块的灰度差异的步骤 包括： 获取相邻两个最终像素块中对应位置的像素点的灰度差值； 并计算所有对应位置的像素点的灰度差值的总值； 将所有对应位置的像素点的灰度差值的总值与最终像素块的大小的比值作为相邻两 个最终像素块的灰度差异。 6.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 对相似且相邻的两 个最终像素块进行膨胀获取两个膨胀区域的步骤 包括： 将最终像素块作为 膨胀基元； 根据膨胀基元对相似且相邻的两个最终像素块进行膨胀处理得到总膨胀区域， 以两个 最终像素块的相邻边 为分割线对总膨胀区域进行分割得到 两个膨胀区域。 7.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 根据两个膨胀区域 中对应位置的两个最终像素块的灰度差异计算两个膨胀区域的区域灰度差异的步骤 包括： 根据两个膨胀区域中位置相对应的两个最终像素块的坐标获取两个位置相对应的最 终像素块的距离； 根据两个膨胀区域中位置相对应的两个最终像素块的灰度差异、 距离计算两个最终像 素块的影响权值； 根据两个膨胀区域中所有位置相对应的最终像素块的灰度差异、 影响权值计算两个膨 胀区域的区域灰度差异。 8.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 根据区域灰度差异 及预设的区域灰度差异阈值确定最终像素块的最终膨胀区域的步骤 包括： 当区域灰度差异小于预设的区域灰度差异阈值， 则确定两个膨胀区域相似， 并再次以 最终像素块对两个膨胀区域进行膨胀得到更新后的膨胀区域； 计算两个更新后的膨胀区域之间的区域差异度； 根据更新后的膨胀区域之间的区域差异度与区域灰度差异阈值比较， 直至区域灰度差 异大于预设的区域灰度差异阈值， 将该区域灰度差异 记为最终膨胀区域灰度差异； 最终膨胀区域灰度差异对应的膨胀区域即为 最终膨胀区域。 9.根据权利要求1所述的一种山 区滑坡灾害预警方法， 其特征在于， 利用三步搜索 法获 取每个最终膨胀区域的运动矢量， 根据所有最终膨胀区域的运动矢量获取裂缝位移量， 根 据裂缝位移量计算裂缝位移变化 量的步骤 包括： 获取当前帧坡体图像的相邻帧坡体图像的最终膨胀区域； 然后利用三步搜索法分别计算前帧坡体图像的最终膨胀区域与每个相邻帧坡体图像 中对应的最终膨胀区域的运动矢量； 将每帧坡体图像所有最终膨胀区域的运动矢量的平均值作为该帧坡体图像裂缝位移 量； 将相邻两帧坡体图像 裂缝位移量的差值作为裂缝位移变化 量。 10.根据权利要求1 ‑9任一项所述的一种山区滑坡灾害预警系统， 其特征在于， 该系统 包括： 图像采集模块， 用于获取多帧连续相邻的坡体图像及其灰度图， 对灰度图进行语义分权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115035182 A 3