基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法技术

本发明专利技术公开了基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，包括以下步骤：收集堤坝边坡滑坡危害的图像数据，标注筛选后的图像数据；对图像数据进行预处理和对数据集进行划分，训练集送入到网络模型进行训练；验证集验证训练的结果且更新网络模型的权重文件，得到堤坝边坡滑坡检测模型的最优权重文件；对测试集进行高分辨率处理，之后对网络模型进行测试，评估性能。本发明专利技术的有益效果是：提升对堤坝边坡滑坡识别的精度，提高堤坝边坡滑坡识别与预警的自动化水平，可以自动识别和定位堤坝边坡滑坡出现的塌方、滑坡的危险情况，实现对堤坝边坡滑坡的实时监测和预警，提高水库边坡滑坡的安全性和稳定性。坡的安全性和稳定性。坡的安全性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法


[0001]本专利技术涉及一种计算机视觉目标检测领域，特别是涉及一种堤坝边坡滑坡危害识别预警的目标检测算法，具体为基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法。

技术介绍

[0002]堤坝边坡滑坡监测技术是保障水库工程安全和防洪安全的重要基础，其主要目的是对堤坝边坡滑坡的稳定性进行监测和评估，及时发现和预警堤坝边坡滑坡上的危险情况，以提升水库大坝防洪安全的预警和管理水平。
[0003]近年来，计算机视觉和深度学习的快速发展为堤坝边坡滑坡识别提供了机遇，利用计算机视觉技术自动检测和识别出堤坝边坡滑坡类别，而传统的堤坝边坡滑坡识别方法通常依赖于人工巡查和巡检，存在效果不稳定、工作量大和适应性差等问题。为了克服这些限制，基于深度学习的堤坝边坡滑坡识别方法逐渐引起了研究者的关注，在深度学习领域，目标检测算法已经取得了显著的进展，其中YOLOv7（You Only Look Once）是一种经典且高效的目标检测算法，然而，由于堤坝边坡滑坡的特殊性和多样复杂性，传统YOLOv7在堤坝边坡滑坡目标检测中存在一定的局限性，如对于堤坝边坡滑坡这种大目标场景下的识别效果较差，容易出现误检和漏检的情况。
[0004]因此，本专利技术旨在基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，提高堤坝边坡滑坡识别的准确性和效率。通过对YOLOv7进行优化和改进，结合堤坝边坡滑坡目标的特点和需求，设计和实现一种针对堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，该方法将充分利用深度学习的优势，并结合堤坝边坡滑坡识别的具体场景和需求，为保障水库工程安全和防洪安全提供一种高效、准确的堤坝边坡滑坡识别解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对堤坝边坡滑坡识别问题提出了一种基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，基于改进YOLOv7智能识别算法减少了参数量，提升对堤坝边坡滑坡识别的精度，提高堤坝边坡滑坡识别与预警的自动化水平，减少人工操作的工作量，可以自动识别和定位堤坝边坡滑坡出现的塌方、滑坡的危险情况，实现对堤坝边坡滑坡的实时监测和预警，提高水库堤坝边坡滑坡的安全性和稳定性。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，包括以下步骤：基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，包括以下步骤：步骤S1，收集容易发生堤坝边坡滑坡危害的图像数据，清洗图像数据和筛选无效图像数据，接着对筛选后的图像数据进行标注；步骤S2，对标注好的图像数据进行预处理操作得到堤坝边坡滑坡数据集，接着将标注好的堤坝边坡滑坡数据集按照训练集、验证集、测试集进行划分；步骤S3，对YOLOv7网络模型进行改进，分为主干网络的改进、特征融合网络的改进
和YOLOv7网络模型后处理的改进；步骤S4，设置改进后的YOLOv7网络模型训练参数，将步骤2中的训练集送入到改进后的YOLOv7网络模型进行训练，验证集验证改进后的YOLOv7网络模型训练的结果并不断更新训练参数，得到最匹配堤坝边坡滑坡改进后的YOLOv7网络模型的最优权重文件；步骤S5，利用图像高分辨率的生成对抗网络对步骤2中划分好的测试集进行高分辨率处理，接着对训练好的改进后的YOLOv7网络模型进行测试评估性能。
[0007]进一步的，步骤S1具体过程如下：步骤S11，通过人工拍摄以及水库摄像头拍摄收集易发生堤坝边坡滑坡危害的图像数据，图像数据包括安全堤坝边坡滑坡、泥土滑落的堤坝边坡滑坡、碎石崩塌的堤坝边坡滑坡三类堤坝边坡滑坡图像数据，对堤坝边坡滑坡图像数据进行清洗，将有残缺分辨不出的堤坝边坡滑坡图像数据进行剔除，然后将筛选处理的图像数据进行统一编号处理；步骤S12，使用目标检测标注工具（Labelimg）对堤坝边坡滑坡图像数据进行标注，生成VOC格式的标注文件，将VOC格式文件利用代码转换成YOLOv7网络模型适用的YOLO格式，其中YOLO格式文件包括图像数据所属目标的类别名称，目标真实框的中心坐标以及宽高。
[0008]进一步的，步骤S2对标注后的图像数据进行预处理操作，具体过程如下：步骤S21，将堤坝边坡滑坡图像数据裁剪为不同大小的图片，以适应不同场景下所拍摄的图片；步骤S22，使用深度学习框架（pytorch）中的旋转函数（transpose）旋转图像数据，以及亮度和饱和度调整函数（transforms.ColorJitter）调整图像数据，模拟昏暗场景增加堤坝边坡滑坡数据集的泛化性和增加堤坝边坡滑坡数据集；步骤S23，对图像数据进行归一化和马赛克（Mosic）数据增强处理，增加堤坝边坡滑坡数据的多样性，丰富目标图像的背景，提高YOLOv7网络模型的算法对堤坝边坡滑坡灾害类别的识别能力；步骤S24，将标注好的堤坝边坡滑坡数据集中的.xml标签文件和.jpg的图像文件按照8：1：1的比例划分训练集、验证集和测试集。
[0009]进一步的，步骤S3中主干网络的改进，具体过程如下：步骤311，将主干网络中的基本卷积块与坐标注意力机制结合形成新的注意力卷积模块（CACBS）；提高对图像数据特征的提取能力，减少语义和位置信息的丢失；步骤312，将主干网络的下采样模块全部替换为只有核大小为2x2的最大池化模块（DP）；不改变精度的前提下降低YOLOv7网络模型的参数量；步骤313，将主干网络的高效聚合网络模块（ELAN）与新的注意力卷积模块进行结合得到创新的多分支堆叠模块（ELAN
‑
W）；这样的组合将进一步提升主干网络的性能和特征表达能力；步骤314，增加主干网络层数，在主干网络的第50层之后加入最大池化模块（DP）和多分支堆叠模块（ELAN
‑
W），因此，这样改进后的主干网络输出三个有效特征图，分别为第37层输出的维度为40x40x512、第50层输出的维度为20x20x1024和第64层输出的维度为10x10x2048的特征图，这种改进有利于提升对大目标的识别率。
[0010]进一步的，步骤S3中特征融合网络的改进，具体过程如下：
步骤321，在特征融合网络中，采用核大小为3x3，5x5，7x7，9x9，13x13的最大池化操作，同时与步骤311中的新的注意力卷积模块结合得到创新的空间金字塔池化模块（SPPCSPC
‑
W）；这样的池化策略可以提取不同尺度的特征。
[0011]步骤322，在特征融合网络中，将主干网络输出的第三个有效特征图经过上采样得到维度为10x10x1024的特征图，接着与主干网络的第50层经过新的注意力卷积模块输出的第二个有效特征图进行拼接，随后经过多分支堆叠模块（ELAN
‑
W）与上采样得到第一个大小为40x40x256的特征图；步骤323，在特征融合网络中，将主干网络第24层输出的大小为80x80x256特征图和第37层输出的大小为40x40x512特征图先经过新的注意力卷积模块处理，得到两个大小为40x40x128的特征图，然后进行拼接得到第二个大小为40x40本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，收集容易发生堤坝边坡滑坡危害的图像数据，清洗图像数据和筛选无效图像数据，接着对筛选后的图像数据进行标注；步骤S2，对标注好的图像数据进行预处理操作得到堤坝边坡滑坡数据集，接着将标注好的堤坝边坡滑坡数据集按照训练集、验证集、测试集进行划分；步骤S3，对YOLOv7网络模型进行改进，分为主干网络的改进、特征融合网络的改进和YOLOv7网络模型后处理的改进；步骤S4，设置改进后的YOLOv7网络模型训练参数，将步骤2中的训练集送入到改进后的YOLOv7网络模型进行训练，验证集验证改进后的YOLOv7网络模型训练的结果并不断更新训练参数，得到最匹配堤坝边坡滑坡改进后的YOLOv7网络模型的最优权重文件；步骤S5，利用图像高分辨率的生成对抗网络对步骤2中划分好的测试集进行高分辨率处理，接着对训练好的改进后的YOLOv7网络模型进行测试评估性能。2.根据权利要求1所述的基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，其特征在于：步骤S1具体过程如下：步骤S11，通过人工拍摄以及水库摄像头拍摄收集易发生堤坝边坡滑坡危害的图像数据，图像数据包括安全堤坝边坡滑坡、泥土滑落的堤坝边坡滑坡、碎石崩塌的堤坝边坡滑坡三类堤坝边坡滑坡图像数据，对堤坝边坡滑坡图像数据进行清洗，将有残缺分辨不出的堤坝边坡滑坡图像数据进行剔除，然后将筛选处理的图像数据进行统一编号处理；步骤S12，使用目标检测标注工具对堤坝边坡滑坡图像数据进行标注，生成VOC格式的标注文件，将VOC格式文件利用代码转换成YOLOv7网络模型适用的YOLO格式，其中YOLO格式文件包括图像数据所属目标的类别名称，目标真实框的中心坐标以及宽高。3.根据权利要求1所述的基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，其特征在于：步骤S2对标注后的图像数据进行预处理操作，具体过程如下：步骤S21，将堤坝边坡滑坡图像数据裁剪为不同大小的图片，以适应不同场景下所拍摄的图片；步骤S22，使用深度学习框架中的旋转函数旋转图像数据，以及亮度和饱和度调整函数调整图像数据，模拟昏暗场景增加堤坝边坡滑坡数据集的泛化性和增加堤坝边坡滑坡数据集；步骤S23，对图像数据进行归一化和马赛克数据增强处理，增加堤坝边坡滑坡数据的多样性，丰富目标图像的背景，提高YOLOv7网络模型的对堤坝边坡滑坡灾害类别的识别能力；步骤S24，将标注好的堤坝边坡滑坡数据集中的.xml标签文件和.jpg的图像文件按照8：1：1的比例划分训练集、验证集和测试集。4.根据权利要求3所述的基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，其特征在于：步骤S3中主干网络的改进，具体过程如下：步骤311，将主干网络中的基本卷积块与坐标注意力机制结合形成新的注意力卷积模块；步骤312，将主干网络的下采样模块全部替换为只有核大小为2x2的最大池化模块，降低YOLOv7网络模型的参数量；步骤313，将主干网络的高效聚合网络模块与新的注意力卷积模块进行结合得到多分
支堆叠模块；步骤314，增加主干网络层数，在主干网络的第50层之后加入最大池化模块和多分支堆叠模块，输出有利于提升大目标识别率的第三个有效特征图，维度大小为10x10x2048。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：许小华，包学才，王海菁，汪忠喜，李德龙，周信文，
申请(专利权)人：南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：