摘要
本发明提供了一种公路边坡滑坡监测预报方法，属于地质灾害监测技术领域。该方法包括图像获取，图像处理，模型训练和数据预测。该方法通过定时拍摄图像获取图像数据减少了对存储设备的需求，通过监测靶定位滑坡体的位移，采用图像处理算法提取监测靶的特征，通过计算监测靶的坐标获取滑坡体的位移数据。采用基于ARIMA模型和多种深度学习网络项结合的预测方法，预测滑坡体的位移。该方法通过更新数据更新训练网络，实现连续性预测预报滑坡，根据预测出的信息，确定滑坡体到达公路路面的时间。另外，该方法中设计了一种全新的监测靶，通过太阳能供电和夜间照明装置，可实现全天候自动监测。
