(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 202211009698.4 (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 江西理工大 学 地址 341000 江西省赣州市章贡区红旗大 道86号 (72)发明人 聂闻　谷潇　原粲茗　耿加波　 朱天强　李豫阳　 (74)专利代理 机构 南昌大牛知识产权代理事务 所(普通合伙) 36135 专利代理师 刘华 (51)Int.Cl. G08B 21/10(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于多元数据融合的监测预警方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及地质灾害监测预警技术领域， 公 开了一种基于多元数据融合的监测预警方法， 包 括建立三维边坡 数值模型； 设置传感器采集边坡 监测点数据， 架设摄像头采集地质信息进行三维 图像识别； 将获取到的各项数据进行反演校正； 实时输入降雨量进行分析处理， 输出位移结果A； 利用三维图像识别数据建立三维监测模型， 计算 出活动区域的位移结果B； 判断三维边坡模型的 位移相似度是否符合要求， 若符合则进行边坡变 形预测； 根据位移切线角进行预警预报， 划定警 戒阶段， 对居民进行报警提醒。 本发明融合现场 监测数据、 数值模拟数据以及图像识别数据， 可 对滑坡进行 “点‑面‑体”式监测、 演化机理分析、 三维模型 可视化、 破坏趋势预测 和预警。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115376283 A 2022.11.22 CN 115376283 A 1.一种基于多元 数据融合的监测预警方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1： 进行地质勘探， 掌握边坡高程数据、 水文数据、 结构数据以及裂隙数据； 步骤S2： 在室内布置试验场景并进行 试验， 获取边坡岩土物理力学参数； 步骤S3： 在边坡监测点设置若干个传感器采集边坡监测点的含水率数据、 土压力数据 以及降雨量数据， 同时布置三个摄像头形成三 目视觉设备， 利用三 目视觉设备采集边坡地 质信息进行模型重建和变形区域图像识别； 步骤S4： 利用地质勘探得到的边坡高程数据、 水文数据、 结构数据与裂隙数据建立边坡 三维数值模型； 步骤S5： 利用室内试验进行边坡三维数值模型的宏细观参数标定， 校验边坡三维数值 模型准确性； 步骤S6： 将获取到的含水率数据、 土压力数据以及渗压数据输入至三维边坡数值模型 中再次进行反演校正， 完成边坡三维数值模型 校验； 步骤S7： 在校验后的三维边坡数值模型中实时输入降雨量数据进行分析处理， 输出位 移结果A； 步骤S8： 利用变形区域图像识别相同降雨条件下的位移结果B； 步骤S9： 将位移结果B与三维边坡数值模型模拟得到的位移结果A进行对比， 判断位移 相似度是否符合≥85％的要求， 若不符合要求， 则跳转至步骤S5， 若位移相 似度符合要求， 则跳转至步骤S10， 步骤S10： 利用此三维边坡数值进行预测， 输入实时降雨数据， 得到位移 ‑时间曲线， 进 而使用位移切线角阈值进行 预警； 步骤S11： 完成基于多元 数据融合的监测预警方法。 2.根据权利要求1所述的一种基于多元数据融合的监测预警方法， 其特征在于， 所述步 骤S1中包括如下内容： 利用无人机飞行、 遥感影 像等得到边坡高程数据； 利用现场测量得到当地水文气候数据以及边坡裂隙数据； 利用钻孔方法得到边坡岩层、 土层数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于多元 数据融合的监测预警方法， 其特 征在于， 所述步骤S2中包括如下内容： 进行室内直剪试验,获取边坡土样的抗剪强度； 进行土壤比重计实验， 获取土壤颗粒比重； 进行渗流实验， 求 解土样的渗透系数， 比较渗透系数与降雨强度； 进行粒径筛分实验， 获取边坡粒径组成。 4.根据权利要求1所述的一种基于多元 数据融合的监测预警方法， 其特 征在于， 所述步骤S3中包括以下内容： 传感器包括 雨量计、 土压力计、 含水率传感器、 渗压计。 5.根据权利要求1所述的一种基于多元数据融合的监测预警方法， 其特征在于， 所述步 骤S3中包括以下内容： 摄像机总数为三个， 呈水平共线排列， 用摄像机拍摄的三个方向图片进行模型重建， 进 而进行图像识别得到边坡变形区域， 输出位移结果。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115376283 A 26.根据权利要求1所述的一种基于多元数据融合的监测预警方法， 其特征在于， 所述步 骤S4中包括以下内容： 使用地质勘探得到的数据输入PFC(Particle  Flow Code)3D计算软 件中建立 三维边坡 模型。 7.根据权利要求1所述的一种基于多元 数据融合的监测预警方法， 其特 征在于， 所述步骤S10中， 使用切线角阈值进行 预警包括设置预警指标， 所述预警指标包括： 当切线角 α 的大小为： 0＜α ＜45 °， 此时处于安全阶段， 不需要警戒； 当切线角 α 的大小为： α ＝ 45°， 此时处于注意阶段， 需要注意警戒； 当切线角 α 的大小为： α ＞45 °， 此时处于预警阶段， 需要警戒预警。 当切线角 α 的大小为： 45＜α ≤80 °， 此时处于 黄色预警的初加速阶段； 当切线角 α 的大小为： 80＜α ≤85 °， 此时处于橙色预警的中加速阶段； 当切线角 α 的大小为： α ＞85 °， 此时处于红色预警的临滑阶段。 8.一种基于多元数据融合的监测预警系统， 采用权利要求1 ‑7中任一项所述的方法对 边坡进行监测预警， 包括数据采集模块， 用于采集 边坡降雨信息； 三维边坡数值模型模块， 用于 输入降雨信息后得到位移结果A； 判断预警模块， 利用变形区域图像识别相同降雨条件下的位移结果B， 比较位移结果A 和位移结果B， 进行 预测和预警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115376283 A 3