基于YOLOv9改进算法的落石检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于YOLOv9改进算法的落石检测方法及系统，属于图像处理技术领域。旨在解决落石形态多样性和环境复杂不易识别的问题。该方法首先获取落石区域的图像数据，然后利用改进的YOLOv9算法对图像进行目标检测，其中改进包括引入有效通道注意力ECA机制和Wise‑IoU损失函数。最后，将落石目标的检测结果输出至监控平台或其他设备，并进行跟踪或预警。该发明专利技术能够有效提高落石检测的精度和效率，并具有良好的泛化性能，可应用于边坡落石监测、交通预警等领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，涉及一种基于yolov9改进算法的落石检测方法及系统。

技术介绍

1、部分城市靠山而建,山坡区域的地质情况不稳定，易受烈日与雨水的侵蚀，发生崩塌、滑坡和落石的情况。落石是常见的自然地质灾害之一，它发生在岩石或土体因自然力(如重力、地震、雨水侵蚀等)或人为活动(比如挖掘、爆破等)而从陡峭的边坡上脱落、滚落、弹跳或飞落。边坡落石的影响范围广泛。主要从几个方面，落石可能伤害或致死通过灾害区域的人员，特别是在道路、铁路或居民区附近的边坡上更为严重。落石可能直接破坏房屋、车辆、道路、桥梁、输电线路及其他构筑物，甚至可能导致严重的事故，如火车脱轨或车辆事故。落石还可能会阻断交通道路，导致交通中断，影响人们的日常出行和运输货物，此外，交通中断和财产损失会带来经济损失。此外，灾害发生后的清理、修复和预防工作也需要大量资金。与此同时落石还可能会破坏植被，导致土壤侵蚀，改变流域特征，影响局部生态系统等诸多不良影响。

2、传统的落石监测方式主要依靠人工巡视、定点摄像和传感器监测等手段，但存在监测范围有限、效率低下。而如激光雷达等技术也存在成本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLOv9改进算法的落石检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于YOLOv9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤二中，YOLOv9算法还包括：

3.根据权利要求1所述的基于YOLOv9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤二中，Wise-IoU损失函数为Wise-IoUv3版本。

4.根据权利要求1所述的基于YOLOv9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤一中，落石区域图像数据通过以下方式获取：

5.根据权利要求1所述的基于YOLOv9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov9改进算法的落石检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于yolov9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤二中，yolov9算法还包括：

3.根据权利要求1所述的基于yolov9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤二中，wise-iou损失函数为wise-iouv3版本。

4.根据权利要求1所述的基于yolov9改进算法的落石检测方法，其特征在于：所述步骤一中，落石区域图像数据通过以下方式获取：

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【专利技术属性】
技术研发人员：刘宗楷，袁泉，马珑，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：