山體落石泥石流滑坡監測預警系統是基於CNN-Opencv視覺演算法識別技術，山體落石泥石流滑坡監測預警系統實現對高速公路、鐵路以及山區高危路段山體的全天候24小時不間斷實時監測。系統透過安裝在現場的監控攝像頭，收集實時影像資料，並透過AI演算法進行分析，及時發現並預警潛在的滑坡、落石等災害。系統裝置能夠不間斷地監測邊坡的動態態勢，透過對滑坡體的隱患狀態進行無人值守的實時、動態採集監測分析，系統能夠實現預警預報，為使用者遠端自動化監測，異地監測提供了極大的便利。
隨著社會經濟的快速發展，基礎設施建設不斷擴張，高速公路等交通網路的延伸使得山體滑坡、落石和泥石流等自然災害對交通安全的影響日益凸顯。為了有效預防和減少這些災害對交通和人民生命財產的威脅，開發一套高效的山體落石泥石流滑坡監測預警系統顯得尤為重要。系統採用基於卷積神經網路（CNN）結合Opencv的影像處理技術，對監控攝像頭捕獲的影像進行實時分析。透過對大量真實場景樣本的學習，訓練模型以識別和預測滑坡、落石等災害的發生。AI演算法能夠根據影像中的特徵變化，如地形變形、岩石移動等，及時準確地發出告警資訊。
山體落石泥石流滑坡監測預警系統基於AI演算法的學習和預測能力，系統能夠更準確地識別和預警潛在的災害，減少誤報和漏報的情況。山體落石泥石流滑坡監測預警系統透過及時的預警資訊，系統能夠有效減少交通事故的發生，保障鐵路和公路運營的安全。與傳統的人工監測相比，該系統能夠實現24小時不間斷的自動監測，大大提高了監測的效率和響應速度。山體落石泥石流滑坡監測預警系統的開發和應用，不僅提高了自然災害的預警能力，也為交通安全管理提供了強有力的技術支援