深大团队研发新一代地质灾害智能监测系统 实现全天候全覆盖监测

深圳新闻网2025年10月22日讯（深圳特区报记者 焦子宇）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。

“传统监测手段如同‘守株待兔’，”黄惠说，“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。

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24小时不间断监控和报警。