本报讯（记者刁雯蕙）近日，记者从深圳大学了解到，该校计算机与软件学院院长黄惠团队成功研发出新一代地质灾害智能监测系统。该系统通过融合计算机视觉、深度学习与云边端协同技术，实现了对边坡落石、危岩移动等地质灾害的全天候、全覆盖智能化监测。

我国每年发生地质灾害数千起，其防治面临严峻挑战。“传统使用的传感器只能监测预设点位，无法覆盖整个风险区域；人工巡查则受限于天气、地形，很多危险区域根本无法到达。”黄惠说。

针对这一难题，黄惠团队开发了核心图形信息云-边-端协同处理技术，构建了一整套高效优化算子，实现了从“点式监测”到“体式防控”的跨越。

据介绍，该系统设备内置大容量太阳能供电系统，可实现24小时不间断运行，兼具强大的环境适应性与能源自给能力。该系统通过高分辨率摄像头捕捉岩体微小变化，利用内置智能算法实时分析研判。一旦监测到异常，系统将立即触发多级预警，并通过4G/5G网络将数据实时上传至云端管理平台。

“这就像是给危险边坡安装了永不疲倦的‘智能哨兵’，实现了从‘被动等待’到‘主动预判’的转变。”黄惠表示，随着该技术的推广应用，地质灾害监测预警正进入“全域感知、智能推演、精准预警”的新阶段，为我国地质灾害防治提供新的技术支撑。