申请/专利权人：江西飞尚科技有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117493832B

主分类号：G06F18/21

分类号：G06F18/21;G06F18/213;G06F18/24;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明提供一种滑坡灾害曲线识别方法、系统、存储介质及计算机，该方法包括：实时获取目标山体的当前数据，其中，所述当前数据包括倾角数据和位移数据；基于预设分组规则对所述倾角数据和所述位移数据进行数据预处理，以得到多组组合数据；获取历史滑坡实例数据，并利用预设提取规则对所述历史滑坡实例数据进行数据提取，以得到对应的组合数据阈值；将各所述组合数据与所述组合数据阈值进行对比，并基于对比结果输出各所述组合数据的识别结果。本发明根据短时间内的数据波动来判断位移的整体趋势，减弱环境变化对真实数据的影响，进一步提高系统的误告警率。

主权项：1.一种滑坡灾害曲线识别方法，其特征在于，包括：实时获取目标山体的当前数据，其中，所述当前数据包括倾角数据和位移数据；基于预设分组规则对所述倾角数据和所述位移数据进行数据预处理，以得到多组组合数据，其中，基于预设分组规则对所述倾角数据和所述位移数据进行数据预处理，以得到多组组合数据的步骤包括：获取所述倾角数据和所述位移数据的整个时间轴，并基于所述时间轴构建时间分组规则；基于所述时间分组规则对所述倾角数据和所述位移数据进行数据分组，以得到多组组合数据；获取历史滑坡实例数据，并利用预设提取规则对所述历史滑坡实例数据进行数据提取，以得到对应的组合数据阈值，其中，获取历史滑坡实例数据，并利用预设提取规则对所述历史滑坡实例数据进行数据提取，以得到对应的组合数据阈值的步骤包括：获取历史滑坡实例数据，并对所述历史滑坡实例数据中的倾角数据和位移数据的变化从滑动开始到出现滑坡的数据区间进行数据提取，以得到对应的区间数据；将所述区间数据进行前向差分得到倾角差分数据和位移差分数据，并利用正态分布函数对所述倾角差分数据和所述位移差分数据进行拟合，以得到第一数值和第二数值；根据皮尔逊相关性算法计算所述第一数值和所述第二数值的相关性，并利用所述相关性对所述第一数值和所述第二数值进行加权求和，以得到对应的组合数据阈值；将各所述组合数据与所述组合数据阈值进行对比，并基于对比结果输出各所述组合数据的识别结果，其中，将各所述组合数据与所述组合数据阈值进行对比，并基于对比结果输出各所述组合数据的识别结果的步骤包括：判断所述组合数据中各倾角数据和位移数据是否为同正数据或同负数据，若所述组合数据中各倾角数据和位移数据为同正数据或同负数据，则计算出所述组合数据的倾角数据均值和位移数据均值；将所述倾角数据均值和所述位移数据均值进行加权求和，并将加权求和结果与所述组合数据阈值进行对比，根据对比结果输出对应的识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西飞尚科技有限公司 滑坡灾害曲线识别方法、系统、存储介质及计算机

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