近日，深圳大学计算机与软件学院院长黄惠教授团队成功研发出新一代地质灾害智能监测系统，该系统通过融合计算机视觉、深度学习与云边端协同技术，实现了对边坡落石、危岩移动等地质灾害的全天候、全覆盖智能化监测，彻底改变了传统“点式监测”的落后模式。

智能识别与精准测量突破传统监测困境

我国地质灾害防治面临严峻挑战。据统计，全国已登记在册的地质灾害隐患点约28.4万处，每年发生地质灾害数千起。传统监测手段主要依赖埋设传感器和人工巡查，存在明显局限性。“传统方法如同‘守株待兔’，”黄惠比喻道，“传感器只能监测预设点位，无法覆盖整个风险区域；人工巡查则受限于天气、地形，很多危险区域根本无法到达。”

针对这一难题，黄惠教授团队依托国家重点研发计划等多项重大科研项目，创新性地提出了核心图形信息云-边-端协同处理技术，构建了一整套高效优化算子，实现了从“点式监测”到“体式防控”的跨越。

该系统基于计算机图形学、计算机视觉与深度学习相结合的智能监测方法，通过三个关键技术层面实现突破：在运动检测方面，系统采用光流分析和帧间差分算法，可有效捕捉监测区域的异常运动；在目标识别方面，团队自主研发的YOLOStone深度学习模型，基于海量落石图像样本库训练而成，对落石事件的识别准确率超过85%；在精准测量方面，系统采用亚像素级提取算法，将定位精度提升至亚像素量级，实现了对目标位移的高精度测量。

实现全天候值守,应用前景广阔。

据了解，这套系统已在多个场景展现出应用价值：

在山区公路隧道方面，可对隧道口、高边坡路段进行24小时监测；在铁路沿线，为高铁、普铁等提供落石灾害预警；在矿山开采区，实现露天矿山边坡稳定性监测；在水利工程领域，保障水电站、大坝等设施的边坡安全。

目前，该系统已在深圳市尖岗山公园投入应用，实现了对危岩、以及落石的24小时不间断监控和报警。

该监测设备内置大容量太阳能供电系统，可实现24小时不间断运行，兼具强大的环境适应性与能源自给能力。设备通过高分辨率摄像头捕捉岩体微小变化，利用内置智能算法实时分析研判。一旦监测到异常，系统将立即触发多级预警，并通过4G/5G网络将数据实时上传至云端管理平台。

“这就像是给危险边坡安装了永不疲倦的‘智能哨兵’，”团队成员表示，“它实现了从‘被动等待’到‘主动预判’的转变。”

随着该项技术的推广应用，地质灾害监测预警正进入“全域感知、智能推演、精准预警”的新阶段，为我国地质灾害防治提供新的技术支撑。