[發明專利]基于毫米波雷達的山體滑坡預測方法和電子設備

有效

• 申請號: 202210916809.3
• 申請日: 2022-08-01
• 公開（公告）號: CN114966601B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 陳墾;唐勇;張勝;周勇;馮友懷;陳濤;陳祥
• 申請（專利權）人: 南京隼眼電子科技有限公司;四川數字交通科技股份有限公司
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G06N20/00;G06Q10/04;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 方世棟

本申請公開了一種基于毫米波雷達的山體滑坡預測方法和電子設備，屬于雷達檢測技術領域，該方法包括：以設置于待測山體的角反射器為目標位置，通過毫米波雷達獲取角反射器的相位波動參數；通過機器學習算法對相位波動參數進行調制訓練，得到強預測函數，根據強預測函數得到最優分類結果；根據最優分類結果計算山體滑坡區域的真實位移，并與設定的山體位移閾值比較，根據比較結果對山體滑坡的情況進行預警。本申請可以預測山體滑坡的同時，還通過高精度的數據處理方式來提高預測精度，降低誤報警的概率，同時有效減少了誤差，并對復雜環境和氣候條件具有較好的適應性。

技術領域

本申請屬于雷達檢測技術領域，具體涉及一種基于毫米波雷達的山體滑坡預測方法、實施該方法的電子設備和包含實施該方法的計算機程序的計算機可讀存儲介質。

背景技術

山體滑坡之前，其變化的程度非常微弱，通常在滑坡前3天之前，每天的變化量為1-10mm，目前已有的預測方案包括：（1）利用北斗定位，在指定的山體投放北斗接收機，根據接收機位置的變化，預測山體是否滑坡；但該方案精度較差；（2）利用成像雷達，對山體進行成像，通過成像對比，預測山體是否滑坡；但該方案需要大量的設備做支撐，價格高昂且對安裝條件較為苛刻。

發明內容

發明目的：本申請實施例提供一種基于毫米波雷達的山體滑坡預測方法，旨在解決現有技術中預測精度較差，預測成本高的技術問題；本申請實施例的另一目的是提供一種電子設備；本申請實施例的第三目的是提供一種存儲介質。

技術方案：本申請實施例提供一種基于毫米波雷達的山體滑坡預測方法，包括：

以設置于待測山體的角反射器為目標位置，通過毫米波雷達獲取所述角反射器的相位波動參數；

通過機器學習算法對所述相位波動參數進行調制訓練，得到強預測函數，根據所述強預測函數得到最優分類結果；

根據所述最優分類結果計算山體滑坡區域的真實位移，并與設定的山體位移閾值比較，根據比較結果對山體滑坡的情況進行預警。

在一些實施例中，獲取所述角反射器的相位波動參數具體通過采集時序差分干涉相位圖的方式得到；對所述角反射器的相位波動參數進行調制訓練的目的在于減少氣象等條件帶來的相位延遲。

在一些實施例中，所述通過機器學習算法對所述相位波動參數進行調制訓練，得到強預測函數，根據所述強預測函數得到最優分類結果，進一步包括：

采集若干時序差分干涉相位圖，提取差分干涉相位并作為數據集，得到第一訓練樣本；

根據所述第一訓練樣本，計算強預測函數，得到訓練好的強預測器；

通過所述強預測器對所有的所述時序差分干涉相位圖進行分類，得到最優分類結果，根據所述最優分類結果，得到各時間點的高精度形變相位，完成誤差修正。

在一些實施例中，本申請引入了包含權重的多個弱預測器組合的強預測器，對于奇異點會配置不同的權重再次分類，能夠有效減少誤差。

在一些實施例中，所述采集若干時序差分干涉相位圖，提取差分干涉相位并作為數據集，得到第一訓練樣本，進一步包括：

在所述時序差分干涉相位圖中選取M幅時序差分干涉相位圖，并分別從M幅時序差分干涉相位圖中選取N個位置相同的圖像元素，提取每個所述圖像元素在時間序列上的差分干涉相位，并將每個所述差分干涉相位作為一個數據集，進而將得到的N個數據集作為第一訓練樣本；其中，M和N為自然數。

在一些實施例中，所述時序差分干涉相位圖以預定時間周期性地監測得到。

在一些實施例中，根據所述第一訓練樣本，計算強預測函數，進一步包括：

初始化訓練數據集中m組訓練樣本權重w_i；其中，，且i為1到m之間的整數；