我国山地、丘陵面积占比超70%，山体滑坡、落石等地质灾害频发。据应急管理部数据，2022年全国共发生地质灾害3.4万起，其中因落石引发的道路阻断、人员伤亡事件占比近30%。传统监测手段依赖人工巡检或单一传感器（如位移计、雨量计），存在响应滞后、误报率高、覆盖盲区等问题。如何实现“早发现、早预警、早处置”，成为交通、矿山、景区等场景的迫切需求。在此背景下，燧机科技推出的边坡落石检测摄像头山体滑坡检测系统，以多模态感知与AI智能分析为核心，为地质安全防护提供了创新解决方案。
一、传统监测手段的痛点：为何需要智能化升级？
人工巡检效率低：山区地形复杂，人工巡查需耗费大量人力，且难以覆盖所有隐患点，极端天气下更无法开展工作；
单一设备局限性：位移传感器仅能监测微小形变，无法直接识别落石；雷达监测易受树木、雾气干扰，漏报率较高；
预警响应滞后：传统设备多依赖阈值触发报警，对突发小体积落石（如直径0.5米以下）或渐变式滑坡前期特征捕捉能力不足，往往错过最佳处置时间。燧机科技技术团队调研发现，约60%的落石灾害发生在日常巡检间隙，而传统设备对“低慢小”目标的识别准确率不足40%。因此，一套“看得清、判得准、报得快”的智能监测系统成为行业刚需。
二、燧机方案：边坡落石检测摄像头+智能系统的协同防护
针对上述痛点，燧机科技以“硬件感知+算法赋能+系统联动”为设计逻辑，推出了边坡落石检测摄像头山体滑坡检测系统的一体化解决方案。
1. 边坡落石检测摄像头：全天候“电子哨兵”
作为前端感知核心，该摄像头采用4K星光级传感器，支持0.001lux超低照度成像，配合850nm红外补光灯，实现夜间无光源环境下的清晰拍摄。针对落石场景优化的光学镜头，可覆盖50-200米范围边坡，支持水平360°、垂直90°旋转，消除监测盲区。更关键的是其“智能识别”能力：内置燧机自研的YOLOv8改进型目标检测算法，通过百万级落石样本训练，可精准区分落石、滚木、飞鸟等干扰物，对直径≥0.3米的落石识别准确率达90%（实验室环境下）。当检测到异常目标，摄像头立即触发本地声光报警，并将位置、图像、时间等信息同步至后端系统。
2. 山体滑坡检测系统：多维度风险研判与联动处置
系统以“云-边-端”架构为基础，前端摄像头与地表位移传感器、倾角仪等设备数据互通，通过边缘计算终端完成初步筛选，再上传至云端平台进行深度分析。平台融合AI时序预测模型与地质力学算法，不仅能识别已发生的落石，还能通过边坡微形变趋势（如连续3小时累计位移超5mm）、土壤含水量异常（如24小时增长15%）等指标，预判滑坡风险等级（蓝色/黄色/红色）。
预警信息可通过短信、APP、应急平台等多渠道推送至管理人员，系统自动调度附近无人机抵近侦察，并启动边坡表层喷淋固土，降低滑坡发生概率。
三、落地价值：从“事后处置”到“事前预防”的转变
目前，燧机边坡落石检测摄像头与山体滑坡检测系统已在云南、贵州等地质灾害多发区的公路、矿山场景落地应用。以某西南山区高速公路为例，该路段曾年均发生落石事件7-8次，部署系统后半年内成功预警12次（包括3次直径1米以上的较大落石），避免了车辆损毁和人员伤亡，养护成本下降40%。
另一矿山场景中，系统通过持续监测边坡位移数据，提前72小时预判了一次中型滑坡风险，矿山紧急撤离作业人员50余名，未造成任何伤亡。业主反馈：“相比过去‘靠经验、等雨停’的被动模式，这套系统让我们有了‘未雨绸缪’的底气。”
四、燧机科技：以技术深耕筑牢安全底座
作为专注智能感知与安全监测的高新技术企业，燧机科技依托清华大学计算机系技术合作，拥有20余项AI视觉与地质监测相关专利。其研发团队中，硕士及以上学历占比超60%，核心成员参与过国家“十三五”地质灾害防治重点专项。除硬件设备外，公司还提供定制化系统开发、7×24小时运维等服务，确保不同场景需求落地。
值得强调的是，燧机方案严格遵循《地质灾害监测技术规程》（DZ/T 0286-2015），所有算法均通过第三方机构检测，为用户提供合规、可靠的安全保障。
山体滑坡与落石防治，是“人民至上、生命至上”理念的直接体现。燧机科技的边坡落石检测摄像头与山体滑坡检测系统，不仅用技术填补了传统监测的空白，更通过“智能感知+主动预警”模式，将地质灾害防控从“被动应对”推向“主动防御”。随着AI与物联网技术的进一步融合，我们有理由相信，类似的智能装备将为更多地区筑起“安全屏障”，让山川更安宁，让出行更放心。
其他算法点击：算法中心
