多层级特征协同优化的铁路沿线滑坡可靠识别
廖成1，2
（1. 极端环境岩土和隧道工程智能建养全国重点实验室，西安 710043； 2. 中铁第一勘察设计院集团有限公司，西安 710043）
摘要：滑坡地质灾害是影响铁路规划选线与长期运营安全的重要因素之一。特别是地质灾害频发的山区，滑坡灾害随着时间推移而具有隐蔽性强、外观差异显著、边界模糊等特点，使得大范围铁路沿线滑坡灾害快速、精准、可靠判识仍面临挑战。针对以上难题，提出一种多层级特征协同优化的铁路沿线滑坡智能可靠识别方法，充分利用图像多结构信息，增强滑坡灾害的局部空间细节特征，并基于滑坡灾害对象级一致性先验构建全局特征对比学习的弱监督优化策略，提升滑坡对象与复杂环境间特征可辨识性，实现多样性滑坡的通用特征表征挖掘，有效提升遥感影像滑坡智能判识的准确率。在CAS大规模滑坡公开数据集的广泛实验表明，本文方法在无人机影像（CAS-UAV）和卫星影像（CAS-SAT）两个子数据集上的IoU精度指标分别达到89.74%和79.76%，相比于现有最优的公开方法分别获得1.94%和0.46%的精度提升；相应的消融实验进一步验证了构建的各模块的有效性。本研究在复杂环境下的滑坡识别准确性与可靠性取得显著提升，在大范围艰险山区铁路工程选线设计及运维安全监测等领域具有潜在应用价值。
关键词：铁路选线；滑坡智能识别；弱监督优化；对比学习；运维安全监测
中图分类号： U213.14 文献标识码： A DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.202602100002