金溢科技AI预警模型筑牢边坡安全屏障

来源：金溢科技

边坡安全，关乎交通命脉与人民财产安全。在地质灾害多发的四川某山区域，金溢科技依托自研多源数据融合边坡预警模型，为四川某边坡监测提供了精准、高效的安全保障，用科技力量筑牢边坡防护屏障。

一、项目背景：地质风险下的安全使命

四川某边坡，距离镇区约2.7km，某山为北东向延伸的条状山脊，区域内地质条件复杂，是地质灾害多发区，周边分布有多处高位崩塌、滑坡灾害，对周边群众生活及交通通行构成潜在威胁。

为破解该区域边坡监测难题，金溢科技充分利用现有监测设备，部署自研多源数据融合边坡预警模型，实现对边坡安全的精准监测与科学预警，为区域地质灾害防控提供坚实技术支撑。

二、核心技术：多源融合，让预警更精准

不同于传统单一监测模式，金溢科技多源数据融合预测模型，整合了雨量、GNSS位移、裂缝计三大核心监测数据，构建了一套高效的边坡预警框架。

模型通过对三类数据的标准化处理，实现多维度信息的深度融合，既兼顾了GNSS监测的全局形变趋势，又保留了裂缝计的局部高精度特征，同时捕捉降雨对边坡形变的影响规律，实现“外部诱因—边坡响应”的协同监测。

通过科学的特征提取与数据整合，模型能够精准区分边坡长期演化趋势与短期波动，既能捕捉日常微小形变，也能及时识别异常变化，让预警更具针对性和可靠性。

三、落地部署：高效便捷，适配工程实际需求

本项目面向边坡安全监测与位移预测，构建了基于GNSS三维位移数据、裂缝计数据及雨量计等多源数据的时序预测模型，通过多模态融合实现边坡变形趋势建模。数据采集周期为2025年6月至2026年4月，累计覆盖约10个月，采样频率设定为每小时1次。据此，单个监测点可生成7000余条时间序列数据，形成了大规模多维时序数据集，并完成了缺失值处理、异常值过滤、时间对齐及归一化等预处理工作。

模型采用滑动窗口方式，以连续20天历史数据预测未来5天位移变化趋势，并围绕特征组合、时间窗口及模型结构进行了多轮优化迭代。系统基于PyTorch开发，训练阶段依托高算力服务器，推理阶段仅需CPU即可运行。部署层面采用Docker容器化与服务化架构，通过HTTP接口实现实时数据接入、模型推理及结果可视化展示，形成了完整的边坡监测与预测闭环。

四、运行成效：精准预警，筑牢安全防线

通过近6个月某山监测点实测数据与模型预测数据的对比验证，模型整体表现优异，预警效果显著。

在边坡平稳运行时段，模型预测数据与实测数据高度吻合，能够精准复现边坡位移、裂缝开度的日常变化规律，具备可靠的中长期趋势预判能力，可满足常规工程监测的核心需求。针对突发形变场景，模型虽在瞬时突变点位存在轻微滞后，仍能有效捕捉异常变化趋势，为应急处置争取宝贵时间。

总体而言，该模型完全适配某山高边坡监测需求，精准度与稳定性均达到工程标准，为区域边坡安全监测提供了高效可行的解决方案。

裂缝计监测与预测结果对比图

GNSS位移监测与预测结果对比图

五、行业意义：以科技赋能，引领边坡监测升级

某山高边坡监测项目的成功实践，不仅解决了复杂地质条件下的边坡监测难题，更为行业发展提供了可复制、可推广的经验。

金溢科技多源数据融合边坡预警模型，打破了传统单一监测的局限性，实现了监测数据的高效整合与精准应用，大幅提升了边坡预警的科学性与时效性。该模型的落地，推动了边坡监测从“被动应对”向“主动预警”转变，为地质灾害防控、交通基础设施安全保障提供了重要技术支撑，助力行业实现智能化、精准化监测升级，为更多高危边坡区域筑牢安全屏障。