在交通基础设施建设中，桥梁、隧道与边坡的安全至关重要。中交路桥科技研发的AI视频灾害监测预警系统，为这些关键设施的安全监测提供了高效、智能的解决方案。

1、技术原理

AI视频灾害识别技术是综合人工智能深度学习、大数据分析、计算机视觉、异常体时间序列技术、终端响应等多项技术，对视频监测范围内的灾害异常体进行智能分析，其核心原理包括灾害异常体图像识别、数据过滤及“被动记录”转型为“主动识别”，该系统由前端感知层、AI数据分析层和终端响应层构成。

(1)采用卷积神经网络（CNN）等模型，通过训练大量灾害样本数据，分析单帧图像中的纹理、边缘、色彩等特征，自动识别视频中的烟雾、火焰、洪水、山体滑坡等特征，实现灾害目标的精准定位与分类。

(2)内置LSTM/3D-CNN及光流算法，实现连续帧间运动轨迹分析，计算像素运动矢量，用于异常动作检测及动态行为捕捉。

(3)通过在灾害区域范围内部署高清红外AI摄像头，在光照不足、雨雾等复杂环境下捕捉监测区域内异常体画面；通过搭载深度学习算法模型的AI异常体分析层，能对视频范围内的异常体进行实时监测及解疑，从而识别地质灾害、桥梁结构损害等灾害特征；终端响应层则通过声光报警、平台推送、短信通知等方式，将预警信息同步至相关人员。

2、关键技术指标

AI视频灾害监测预警系统通过分析视频帧序列识别异常视觉模式，如异常体堆积、烟雾、洪水或结构破坏，从而触发警报机制。

（1）AI异常体识别

AI视频灾害识别技术能实现最小识别异常体30*30*30cm，视频灾害识别系统可实现‌99%以上识别准确率；

（2）异常响应时间

AI视频灾害监测预警系统利用实时大数据分析技术及‌实时响应能力，在灾害发生的同时，利用内置基于YOLO、Faster R-CNN等深度学习算法，对视频范围内中的灾害目标（如水位越界、火焰蔓延、异常堆积等）进行毫秒级检测，实现对灾害响应时间在1秒之内。

（3）单因素报警

  AI视频灾害监测预警系统通过时序建模（如LSTM），分析视频帧序列中的异常动态，如滑坡体堆积、水位骤升、结构形变等，提高了早期预警能力。

3、AI信息技术应用

AI视频灾害监测预警系统集成GIS地图、物联网、5G通讯、BD定位、3D态势推演，辅助指挥中心动态监测灾情并调度资源。基于规则引擎与AI研判，分级推送告警（短信/语音/平台弹窗），利用人工智能算法，实现了 ‌"全域覆盖+自主决策"‌ 。

目前该项技术已经应用到公路边坡地质灾害、桥梁结构变形、隧道结构变形、隧道进出口端异常体堆积等工程，能够实时识别灾害异常体，响应时间在1秒之内，配合其它地质灾害监测设备，实现了灾害的实时响应及预警，提高了灾害识别预警的精度。

    4、技术突破

（1）突破了传统监测技术的场景局限

传统传感器依赖接触式部署，在山区、森林、河流、水利工程等复杂地形中易受环境干扰，且覆盖范围有限。AI视频灾害监测预警系统通过非接触式视觉感知，通过内置的大数据分析及AI算法技术，实现视频监测区域内，尤其适用于地质灾害高发区、森林防火带、河流溢洪、水利大坝等人力难以抵达的区域，填补了大范围、复杂环境下的监测空白。基于深度学习的智能识别算法，能从海量视频流中快速锁定灾害特征，提升预警响应的效率及精度。

（2）推动灾害防控的模式升级

AI视频灾害监测预警系统积累的灾害影像数据与处置案例，可通过算法自学习持续优化识别模型，形成 “监测 - 预警 - 处置 - 反馈” 的闭环体系。助力从 “被动救灾” 转向 “主动防控”，为智慧城市、应急管理提供数据驱动的决策支撑。

（3）‌动态累计学习能力‌

AI视频灾害监测预警系统通过模拟灾害场景训练AI模型，‌强化学习能力，优化识别精度，别监测边学习训练，实现动态更新。用知识图谱技术整合历史灾害数据、地理信息、应急资源库，支持分布式节点（如地方应急中心）在保护数据隐私前提下联合训练模型，提升跨区域协同效率。