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我国山地、丘陵面积占比超70%，山区公路、铁路、景区沿线分布着大量高陡边坡。边坡落石、滑坡等地质灾害具有“突发性强、破坏力大、夜间/雨天高发”的特点——据应急管理部统计，20XX年全国因边坡灾害导致的人员伤亡事故超300起，直接经济损失超20亿元，且75%的事故发生在夜间或暴雨等极端天气下。传统监测手段存在三大短板：

夜间/恶劣天气失效：边坡光线昏暗（如隧道口、密林区），传统摄像头因照度不足无法识别落石滚落轨迹；暴雨导致山体水汽弥漫，红外摄像头易受干扰失效。

误报率居高不下：车辆抛洒物（如轮胎皮）、山体植被晃动（如风吹树动）等易被误判为“落石”，导致养护人员频繁核查，效率低下。

响应滞后：人工巡查依赖排班（单日仅能覆盖5-8公里边坡），落石从滚落到击中仅需3-5秒，错过封路避险窗口。


燧机科技针对山区边坡灾害痛点，推出“山区边坡灾害识别系统”，以自研AI摄像头为核心，融合多光谱感知、动态轨迹分析与智能联动技术，实现“精准识别-秒级预警-协同处置”闭环。系统基于YOLOv12+Transformer深度学习算法，对桥梁塌陷、边坡落石、泥石流滑坡识别智能分析其风险，能够实现 24 小时不间断的实时监测，随时掌握山体的动态变化，及时发现潜在危险。一旦系统识别到危险迹象，便会立即触发报警机制。基于先进的深度学习技术，识别准确率高，大大减少了误报和漏报的可能性，为决策提供可靠依据。


燧机山区边坡灾害识别系统已在多条山区公路、铁路落地，成效显著：

G85银昆高速云南段：部署后成功预警3次夜间落石（最大体积约1.5m³），管理中心响应时间从40分钟缩短至8分钟，避免了2起多车连环碰撞事故，高速运营方评价“系统让落石防控从‘靠天吃饭’变成‘科技护航’”；

雅西高速四川段：针对大渡河沿岸高陡边坡（坡度45°以上），系统通过“激光雷达+红外”融合检测，提前48小时预警1处因地震引发的松动岩块（体积0.8m³），养护人员及时清除后避免了雨季大规模落石，路政部门称“系统是边坡安全的‘数字医生’”；

贵南高铁贵州段：在隧道口边坡部署，成功识别1起因货车刹车失灵抛洒货物引发的“伪落石”事件（货物体积0.2m³），系统2秒内过滤误报，避免了不必要的封路，反馈“系统让预警更精准”。


燧机科技的实践证明，山区边坡灾害识别系统与AI摄像头，不仅是“监测工具”，更是山区交通的“智能哨兵”。通过突破复杂环境感知限制、动态评估落石风险、联动快速处置，该系统正推动地质灾害防控从“被动响应”向“主动预防”转型。未来，随着AI大模型与多源数据融合技术的深化，此类“小场景、大民生”的智能方案，将为更多山区公路、铁路织密全天候安全防护网。