【引言】
地质灾害防控中，滑坡监测的准确性与时效性直接关系到人民生命财产安全。传统可见光监测技术在暴雨倾盆、暗夜笼罩的环境下往往“失明”，数据断层导致预警滞后。倍特威视自主研发的“热成像+可见光双融合技术”，通过多光谱数据智能协同与深度学习模型优化，为复杂气候下的滑坡识别构建全天候感知网络，将识别准确率提升至全新维度。
【核心技术解析】
传统单一监测手段存在显著短板：可见光依赖环境光照，暴雨中的水雾散射与夜间低照度直接影响图像质量；热成像虽能穿透部分障碍捕捉温差，却易受地表水体、植被覆盖等因素干扰。双融合技术的突破性在于：
1. 动态数据互补强化：可见光传感器捕捉地表形态细节，热成像设备解析岩土体温度异常，两者实时叠加形成多维度地形特征图谱，有效弥补单一数据源的盲区。
2. 自适应环境算法：通过专有的多模态对齐算法，可针对暴雨场景的水雾噪声、夜间低照度环境进行自适应降噪增强，确保双光谱数据的有效融合。
3. 异常特征自迭代模型：基于亿级滑坡样本库训练的AI模型，可自主识别地表位移趋势与热辐射异常的时空关联性，将误报率降低68%，暴雨场景下的关键特征提取速度提升3倍。
【全天候监测能力升级】
在暴雨与夜间双重挑战下，该技术实现三大跨越式提升：
- **暴雨穿透力**：可见光设备搭载智能偏振滤光模块，抑制雨滴反光干扰；热成像通过监测土壤含水量激增引发的温度梯度变化，提前12-24小时捕捉渗流异常信号。
- **夜间识别精度**：热成像捕捉山体深层裂缝产生的微弱热对流，结合可见光设备在月光/补光条件下的纹理重建能力，使夜间形变识别分辨率达毫米级。
- **动态风险评估**：双光谱数据经三维点云建模后，可实时演算降雨强度、坡体含水率与位移速度的耦合关系，输出动态风险指数，为分级预警提供量化依据。
【应用场景拓展】
该技术已形成完整的“空-天-地”立体监测方案：
- **山区城镇防护带**：部署于高位边坡的自主巡检系统，可穿透雨季云雾连续监测微变形量。
- **交通干线沿线**：铁路、公路旁的智能感知终端实时捕捉暗夜中的坡体热异常。
- **灾后应急评估**：无人机搭载双光谱吊舱可快速获取滑坡体热力分布图，评估二次滑坡风险。
【企业价值主张】
倍特威视深耕光学感知与人工智能领域，双融合技术的核心优势在于：
- **原创算法架构**：拥有23项专利的FusionNet®框架，支持双光谱数据毫秒级时空配准。
- **军工级硬件标准**：热成像模组灵敏度达0.03℃，可见光设备具备IP68防暴雨设计。
- **全链路自主可控**：从传感器、边缘计算单元到预警平台，构建完全国产化技术体系。
地质灾害防治已进入“精准预警时代”。倍特威视将持续迭代双融合技术，以更智能的感知能力守护国土安全。