An Innovative Path for UAV Tilt Photography Image Processing Based on K-means Algorithm in Civil Engineering Disaster Management
Notice bibliographique
Résumé
Civil engineering disasters mostly occur in mountainous areas, and it is difficult to comprehensively monitor them using traditional technology, while this drawback can be avoided by utilizing UAV inclined photogrammetry technology.In this paper, with the support of the relevant experimental equipment, we obtain the images of civil engineering disasters with the help of this technology, and in order to avoid the influence of the interference factors in the images on the research results, we propose to use the K-means algorithm to pre-process the images.After completing the image processing, the improved YOLOV4 target detection algorithm is used to complete the design of the intelligent detection model of civil engineering disasters, and the processed images are input into the model for iterative training, so as to realize the intelligent management and early warning of civil engineering disasters.A region in Yunnan Province is taken as an example to explore and analyze the example.As of 2022, it is found that 180 landslides actually appeared in the region, while the model detected 172 landslides, resulting in the model's civil engineering disaster detection accuracy of 95.56%, which is within the permissible range, proving that the model has a good application efficiency, and can provide certain help and innovative guidance for the relevant units of civil engineering disaster management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».