边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；提取三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定特征信息的第一分值；基于特征信息的第一分值以及解译因子对应的解译类型，确定解译类型的第二分值；基于解译类型的第二分值，确定三维立体影像的总分值；基于总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定公路边坡的危险性等级。从而，可以针对公路边坡的危险性进行判断，从而提高对于公路边坡研究的效率。

【技术实现步骤摘要】
边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及危险评估
，尤其是涉及一种边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着我国经济和社会的发展，各种等级或是类型的公路不断增加，与其相伴随的是日益突出的安全问题。尤其是，在我国山区面积约占国土陆地面积的70％，大部分公路修建于山区丘陵地带，因此，自然形成的或者人工建设的高陡边坡路对于行人、车辆安全造成了严重的影响以及不可知的风险。更是为对公路的修建、养护带来了巨大的困难。因此，为了确保安全，往往需要对公路边坡的安全性进行评价。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对三维建模得到的立体影像进行特征评测，可以针对公路边坡的危险性进行判断，从而提高对于公路边坡研究的效率。本申请实施例提供了一种边坡危险性的评价方法，所述评价方法包括：将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值；基于所述特征信息的第一分值以及所述解译因子对应的解译类型，确定所述解译类型的第二分值；基于所述解译类型的第二分值，确定所述三维立体影像的总分值；基于所述总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定所述公路边坡的危险性等级。一种可选的实施方式中，所述三维实景模型的训练方法包括：获取多张倾斜拍摄图像以及对应的地理标签；将多张所述倾斜拍摄图像以及所述地理标签输入至三维实景模型中，对所述三维实景模型进行训练，直至所述三维实景模型输出的三维立体影像与所述倾斜拍摄图像相匹配，得到训练好的三维实景模型。一种可选的实施方式中，所述提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值，包括：根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值。一种可选的实施方式中，所述解译因子包括定量因子以及定性因子。针对所述解译因子为定量因子的情况，所述根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值，包括：基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征数值，以及所述解译因子中特征数值与分值之间的映射关系，确定所述特征数值的第一分值；针对所述解译因子为定性因子的情况，所述根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值，包括：基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征性质，以及所述解译因子中特征性质与分值之间的映射关系，确定所述特征性质的第一分值。一种可选的实施方式中，所述基于所述特征信息的第一分值以及所述解译因子对应的解译类型，确定所述解译类型的第二分值，包括：获取所述解译类型对应的解译因子的第一权重；基于所述解译因子的第一权重，确定所述特征信息的第一分值的加权平均值为所述解译类型的第二分值。一种可选的实施方式中，所述基于所述解译类型的第二分值，确定所述三维立体影像的总分值，包括：获取所述解译类型的第二权重基于所述解译类型的第二权重，确定所述解译类型的第二分值的加权平均值为所述三维立体影像的总分值。一种可选的实施方式中，所述基于所述总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定所述公路边坡的危险性等级，包括：根据所述三维立体影像的总分值在所述危险性评价指标中所处的数值区间，确定所述公路边坡的危险性等级。本申请实施例还提供了一种边坡危险性的评价装置，所述评价装置包括：输入模块，用于将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；提取模块，用于提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值；第一确定模块，用于基于所述特征信息的第一分值以及所述解译因子对应的解译类型，确定所述解译类型的第二分值；第二确定模块，用于基于所述解译类型的第二分值，确定所述三维立体影像的总分值；第三确定模块，用于基于所述总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定所述公路边坡的危险性等级。一种可选的实施方式中，所述边坡危险性的评价装置还用于：获取多张倾斜拍摄图像以及对应的地理标签；将多张所述倾斜拍摄图像以及所述地理标签输入至三维实景模型中，对所述三维实景模型进行训练，直至所述三维实景模型输出的三维立体影像与所述倾斜拍摄图像相匹配，得到训练好的三维实景模型。一种可选的实施方式中，所述提取模块具体用于：根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值。一种可选的实施方式中，所述解译因子包括定量因子以及定性因子。针对所述解译因子为定量因子的情况，所述提取模块具体用于：基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征数值，以及所述解译因子中特征数值与分值之间的映射关系，确定所述特征数值的第一分值；针对所述解译因子为定性因子的情况，所述提取模块具体用于：基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征性质，以及所述解译因子中特征性质与分值之间的映射关系，确定所述特征性质的第一分值。一种可选的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：获取所述解译类型对应的解译因子的第一权重；基于所述解译因子的第一权重，确定所述特征信息的第一分值的加权平均值为所述解译类型的第二分值。一种可选的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：获取所述解译类型的第二权重基于所述解译类型的第二权重，确定所述解译类型的第二分值的加权平均值为所述三维立体影像的总分值。一种可选的实施方式中，所述第三确定模块具体用于：根据所述三维立体影像的总分值在所述危险性评价指标中所处的数值区间，确定所述公路边坡的危险性等级。本申请实施例还提供一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。本申请实施例提供的一种边坡危险性的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；提取三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定特征信息的第一分值；基于特征信息的第一分值以及解译因子对应的解译类型，确定解译类型的第二分值基于解译类型的第二分值，确定三维立体影像的总分值；基于总分值与危险性评价指标之间的映本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述评价方法包括：/n将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；/n提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值；/n基于所述特征信息的第一分值以及所述解译因子对应的解译类型，确定所述解译类型的第二分值；/n基于所述解译类型的第二分值，确定所述三维立体影像的总分值；/n基于所述总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定所述公路边坡的危险性等级。/n

【技术特征摘要】
1.一种边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述评价方法包括：
将公路边坡的倾斜拍摄图像输入至预先训练好的三维实景模型中，获取三维立体影像；
提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值；
基于所述特征信息的第一分值以及所述解译因子对应的解译类型，确定所述解译类型的第二分值；
基于所述解译类型的第二分值，确定所述三维立体影像的总分值；
基于所述总分值与危险性评价指标之间的映射关系，确定所述公路边坡的危险性等级。


2.根据权利要求1所述的边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述三维实景模型的训练方法包括：
获取多张倾斜拍摄图像以及对应的地理标签；
将多张所述倾斜拍摄图像以及所述地理标签输入至三维实景模型中，对所述三维实景模型进行训练，直至所述三维实景模型输出的三维立体影像与所述倾斜拍摄图像相匹配，得到训练好的三维实景模型。


3.根据权利要求1所述的边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述提取所述三维立体影像中，与预设的解译因子对应的特征信息，并确定所述特征信息的第一分值，包括：
根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值。


4.根据权利要求3所述的边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述解译因子包括定量因子以及定性因子；
针对所述解译因子为定量因子的情况，所述根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值，包括：
基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征数值，以及所述解译因子中特征数值与分值之间的映射关系，确定所述特征数值的第一分值；
针对所述解译因子为定性因子的情况，所述根据所述解译因子中特征信息与分值之间的映射关系，确定所述特征信息的第一分值，包括：
基于所述三维立体影像中与所述解译因子对应的特征性质，以及所述解译因子中特征性质与分值之间的映射关系，确定所述特征性质的第一分值。


5.根据权利要求1所述的边坡危险性的评价方法，其特征在于，所述基于所述特征信息的第一分值以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：李政国，唐亚明，李彦娥，秦福美，冯卫，马红娜，
申请(专利权)人：中国地质调查局西安地质调查中心西北地质科技创新中心，
类型：发明
国别省市：陕西;61