一种基于计算机视觉的落石运动追踪方法和系统

本发明公开了一种基于计算机视觉的落石运动追踪方法和系统，包括：采用改进的高斯混合模型(PGMM)对实时视频流进行监测，检测并提取运动目标；利用YOLOv5深度学习模型对检测到的目标进行分类，识别是否为落石；结合PGMM和YOLOv5模型的输出，筛选并精确识别落石目标；基于落石运动模型和自由落体公式，计算并预测落石的运动轨迹；输出落石的运动轨迹和预测位置，生成预警信息并实时展示。本发明能够有效提高落石运动监测的精度和实时性，适用于高陡山区、施工现场等复杂环境，提供重要的落石灾害预警和防控支持，具有较强的适应性和广泛的应用前景。