基于改进YOLOv7目标检测算法的滑坡识别

田亮; 张朝锋; 周欣成; 陈浩

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2502273

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (7) :2780-2789 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2502273

天文学、地球科学

基于改进YOLOv7目标检测算法的滑坡识别

田亮 ¹ ,
张朝锋 ²^,³^,^* ,
周欣成 ¹ ,
陈浩 ¹

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Landslide Recognition Based on Improved YOLOv7 Object Detection Algorithm

TIAN Liang ¹ ,
ZHANG Chao-feng ²^,³^,^* ,
ZHOU Xin-cheng ¹ ,
CHEN Hao ¹

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摘要

滑坡是一种严重威胁生态环境与人类安全的地质灾害,对其进行高效精准的识别对于灾害监测和预警具有重要意义。针对传统目标检测算法在滑坡识别中存在的精度不足、误检率较高等问题,提出了一种基于改进YOLOv7(you only look once version 7)的滑坡目标检测方法。具体方法为:①针对滑坡影像数据的特性,优化YOLOv7网络结构,以增强特征提取能力;②引入卷积注意力模块CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,提高对滑坡区域的检测精度;③引入基于最大概率距离交并比的损失函数(maximum probability distance intersection over union,MPDIoU),使得模型在提升检测精度的同时有效降低误检率与漏检率。实验表明,与原始YOLOv7相比,改进后的算法在平均精度值(mean average precision,mAP)上提高了6.3%、精确率提升了5.8%,及参数量相比原模型减少了6.11 M。该方法能够高效识别基于高分辨率遥感影像的滑坡体,具有较强的实际应用价值,可为地质灾害监测和预警提供有效的技术支持。

Abstract

Landslides are geological disasters that severely threaten ecological environments and human safety. Efficient and accurate identification for landslides is crucial for disaster monitoring and early warning systems. To address the issues of low accuracy and high false detection rates in traditional object detection algorithms for landslide identification, a landslide detection method was proposed based on an improved YOLOv7 model. The specific approach includes fouows as these The YOLOv7 network was optimized to improve its feature extraction for landslide imagery; the convolutional block attention module (CBAM) was integrated, which improves the accuracy of detecting landslide regions; a new loss function, MPDIoU, was introduced. This function improves overall detection accuracy by reducing both false alarms and missed detections. Experimental results demonstrate that, compared with the original YOLOv7, the proposed method improves the mean average precision (mAP) by 6.3%, enhances precision by 5.8%, and reduces the model’s parameter size by 6.11 M. The method is capable of efficiently detecting landslide bodies in high-resolution remote sensing images and has strong practical application value. It can provide effective technical support for geological disaster monitoring and early warning systems.

Graphical abstract

关键词

CBAM模块 / MPDIoU损失函数 / 地质灾害预警 / 注意力机制 / 深度学习

Key words

CBAM module / MPDIoU loss function / geohazard warning / attention mechanism / deep learning

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田亮, 张朝锋, 周欣成, 陈浩. 基于改进YOLOv7目标检测算法的滑坡识别[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(7): 2780-2789 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502273

TIAN Liang, ZHANG Chao-feng, ZHOU Xin-cheng, CHEN Hao. Landslide Recognition Based on Improved YOLOv7 Object Detection Algorithm[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(7): 2780-2789 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2502273

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滑坡直接威胁人类生命财产安全,引发次生灾害,破坏生态环境以及各种基础设施^[1]。以往基于高分辨率遥感影像进行滑坡识别的目标检测方法,存在计算量大、速度慢,难以快速处理海量遥感数据的问题^[2],现很难在精度与速度之间达到平衡^[3],双阶段算法,精度较高,但速度较慢;一阶段算法如YOLO(you only look once )系列则在速度上具有优势,但对小目标识别的精度较低^[4]。

近年来,中外在滑坡识别方面有了显著进展。中国研究主要聚焦于传统的图像处理方法,受限于复杂地形的鲁棒性较差;国外则多采用深度学习方法,提升了精度和速度。Wang等^[5]结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提高精度,Xia 等^[6]提出YOLO和U-Net结合的方案提高分割精度。然而,现有方法在复杂地形下仍存在精度与速度平衡难以兼顾的问题^[7]。

为克服YOLOv7在时间和空间上的限制,进一步提升其在复杂环境中的滑坡识别能力,现提出融合YOLOv7与基于区域的卷积神经网络(region-based convolutional neural network,Mask R-CNN)的滑坡智能识别框架,通过集成YOLOv7的高效目标检测能力与Mask R-CNN的精细化实例分割优势,构建兼顾检测速度与分割精度的双阶段识别模型。具体改进包括:①引入卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM),通过通道-空间双重注意力机制实现关键特征的自适应增强;②采用改进的交并比(intersection over union, IoU)损失函数,通过边界框回归优化提升对不规则滑坡边缘的拟合能力;③建立特征共享机制,实现目标定位与语义分割网络层的参数协同优化。改进后的模型在保持YOLOv7实时检测特性的同时,分割精度较基准模型提升显著,对突破复杂地形条件下地质灾害智能监测的技术瓶颈,推动“空天地一体化”防灾减灾体系建设具有重要实践价值。

本文研究旨在通过提出的滑坡智能识别框架,进一步提升滑坡识别的精度与效率,尤其在复杂地形环境下,实现更高的检测准确性与实时性。期望通过此方法能够为地质灾害的快速监测和预警提供有力的技术支持,并为未来地质灾害防治提供更加智能化的解决方案。

1 YOLOv7图像识别模型改进

1.1 YOLOv7目标检测算法

YOLO框架由主干网络和检测头组成,主干网络通过卷积层和池化层提取图像中的语义特征^[8],形成目标对象的精确表示^[9]。常用的主干网络结构包括VGGNet^[10]、ResNet^[11]和Darknet^[12]。检测头则通过网格单元精确定位目标的位置和类别信息,引入锚点框增强了对各种比例目标的检测能力^[13]。特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)的加入进一步提升了对多尺度特征的处理能力,优化了小目标的检测精度^[14]。

YOLOv7中增加了卷积层和残差模块,增强了表征能力,提高了检测精度;通过随机裁剪和选择等数据增强技术,增强了模型的鲁棒性和泛化能力^[15];采用Swish激活函数进一步提升了模型的非线性表示能力,提高了检测精度^[16]。其结构如图1所示。

1.2 Mask R-CNN目标检测算法

Mask R-CNN是目标检测与图像分割领域公认的经典算法,也是R-CNN系列模型的代表性成果^[17]。该算法是在R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN的基础上不断优化和扩展而来。相比Faster R-CNN,Mask R-CNN在其框架中增加了一个独立的Mask分支,使模型能够实现像素级的实例分割^[18]。其检测流程如图2所示。

1.3 改进YOLOv7目标检测算法

基于YOLOv7架构提出改进的实例分割模型,通过集成全卷积网络^[19](fully convolutional network, FCN)构建双任务协同滑坡识别机制。模型在保留CSPDarknet53主干特征提取网络^[20]的基础上,新增掩膜预测分支实现检测-分割一体化输出,技术实现路径如下。

(1)双分支协同架构:在单阶段目标检测框架基础上,构建双任务并行的掩膜预测分支^[21]。第一分支通过FCN生成图像尺度的原型掩膜,该组掩膜表征通用语义特征且不与特定实例绑定;第二分支在检测头中嵌入掩膜系数预测层,为每个候选框输出对应原型掩膜的线性组合权重系数。

(2)动态掩膜合成:经非极大值抑制(non maximum suppression, NMS)筛选后的检测框,其对应的掩膜系数与原型掩膜进行矩阵乘运算,生成实例级分割掩膜。

(3)特征共享机制:CSPDarknet53主干网络提取的多尺度特征同时供给检测头与FCN分支,其中检测头通过FPN聚合深层语义特征,FCN则利用浅层高分辨率特征进行像素级预测,实现计算资源的优化配置。

该设计通过参数共享降低模型复杂度,其端到端训练方式使检测与分割任务形成特征互补,最终在输出阶段融合目标定位框与实例掩膜,形成完整的滑坡识别结果。耦合后的算法模型结构如图3所示。

1.3.1 损失函数

针对现有边界框回归损失函数在目标尺度及形态适应性方面的不足,引入基于最大概率距离交并比(maximum probability distance IoU, MPDIoU)的改进方法。相较于传统IoU系列损失函数,MPDIoU通过概率空间建模增强了几何差异的敏感性,从而提升目标检测任务中的定位准确性和鲁棒性。MPDIoU的具体计算公式及损失函数分别为

(1)MPDIoU=$\frac{A\bigcap B}{A\bigcup B}$-$\frac{{d}_{1}^{2}}{{w}^{2}+{h}^{2}}$-$\frac{{d}_{2}^{2}}{{w}^{2}+{h}^{2}}$

(2)${d}_{1}^{2}$=$({x}_{1}^{B}-{x}_{1}^{A}{)}^{2}$+$({y}_{1}^{B}+{y}_{1}^{A}{)}^{2}$

(3)${d}_{2}^{2}$=$({x}_{2}^{B}-{x}_{2}^{A}{)}^{2}$+$({y}_{2}^{B}+{y}_{2}^{A}{)}^{2}$

(4)MPDIoU=1-MPDIoU

式中:

$\frac{A\bigcap B}{A\bigcup B}$

为基本IoU;d₁、d₂为预测边界框和真实边界框之间的最大概率距离,即最大不相交距离;w、h为输入图片的宽度、高度;(

${x}_{1}^{A}$

${y}_{1}^{A}$

)、(

${x}_{2}^{A}$

${y}_{2}^{A}$

)表示A的左上角和右下角坐标,(

${x}_{1}^{B}$

${y}_{1}^{B}$

)、(

${x}_{2}^{B}$

${y}_{2}^{B}$

)表示B的左上角和右下角坐标。MPDIoU示意图如图4所示。

1.3.2 CBAM注意力机制

针对卷积神经网络特征选择能力不足的问题,在CSPDarknet53主干网络的浅层特征提取阶段嵌入CBAM,通过通道与空间双维度注意力协同优化特征表征。①通道注意力:首先对特征图进行全局最大池化与平均池化,通过共享权重的多层感知机(multilayer perceptron, MLP)生成通道权重向量,动态增强任务相关特征通道的响应强度;②空间注意力:沿空间维度聚合池化特征并执行卷积操作,生成空间权重矩阵,聚焦目标关键区域的空间位置信息。两者以串行方式实现从通道到空间的渐进式特征重标定,如图5所示。

2 实验方法

2.1 数据集

集成多源遥感数据构建的滑坡识别数据集,具体包括:①毕节滑坡数据集,由武汉大学发布的高分二号卫星影像(空间分辨率0.8 m),配套数字高程模型(digital elevation model, DEM)辅助解译,包含770个实地验证的滑坡样本及2 003个非滑坡样本(图6);②西藏地质灾害影像,基于历史点位筛选哨兵二号卫星影像(空间分辨率10 m);③中国科学数据平台提供的59幅西藏及周边滑坡泥石流高精度航摄影像。数据集具备多源异构(卫星/航拍/DEM融合)、标注权威(位置误差<3像元)及典型灾害覆盖(3类滑坡形态)三大特征,可为模型训练提供可靠的数据支撑。

数据标注采用Labelme矢量多边形标注工具,遵循滑坡边缘轮廓的像素级精度要求,对灾害区域进行语义分割标签制作,确保训练数据与模型输出形式的空间一致性(图7)。

2.2 实验环境

模型在Windows 11系统上运行,配置为两块Intel(R) Xeon(R) Gold 6226R CPU @2.90 GHz处理器、NVIDIA Quadro P6000显卡(24 GB显存)和512 GB随机存取内存(RAM)。实验使用PyTorch深度学习框架和Python 3.8编程语言,并在Pycharm编译工具中进行。训练过程中,采用随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)优化器,设置训练迭代次数为500,初始学习率为5×10^-2,批次大小调整为8。

2.3 评价指标

从识别精度和处理速度两个方面,对耦合YOLO和Mask R-CNN算法的区域滑坡灾害识别模型进行评估。采用精确率P(precision)、召回率R(recall)、F₁得分(F₁-score)、平均精度(average precision, AP)以及平均精度均值(mean average precision, mAP)评价模型的识别精度。采用算法的参数量(params)、浮点运算次数(floating point operations, FLOPs)以及每秒传输帧数(frames per second, FPS)评估模型的参数规模、计算复杂度和识别速度。

3 实验结果及分析

3.1 模型训练与结果

在YOLOv7以及Mask R-CNN模型上得到的结果实验数据集输入模型进行训练,生成的可视化结果指标(模型训练结果的F₁分数)如图8所示。在经过320个epoch的训练后,模型在置信度为0.5~0.6内取得了较好的F₁分数。

训练结果中的精确率曲线如图9所示。从图9中可以观察到,当置信度达到0.882时,模型的性能不再进一步提升,表明该模型已经达到了较好的收敛效果。

如图10所示为各类损失的收敛曲线图,反映出了模型的收敛能力。通过对训练集和验证集的曲线进行分析,可以发现该模型的训练效果整体较好,分类任务、检测任务和分割任务均表现出了较好的收敛效果。

如图11所示为训练结果中精确率和召回率的曲线图。从图11可以看出在检测和分割任务中,模型均取得了优异的表现,精确度达到了较高的水平。

3.2 消融实验

为了验证在遥感影像滑坡检测中的实际应用效果,采用耦合YOLO和Mask R-CNN算法的区域滑坡灾害识别的改进模型在自制数据集上进行实验。通过逐步在改进的算法模型中加入各个改进模块,进行消融实验以对比不同改进对模型性能的影响,结果如表1所示。

由表1可知,①引入CBAM注意力机制和将损失函数替换为MPDIoU都显著提升了算法的性能;②耦合算法1,在原模型的基础上引入了CBAM注意力机制,利用通道注意力和空间注意力的相互作用,增强了模型的感受野,使其能够更好地感知和理解图像,从而提高了模型的精度,在参数量仅有轻微增加的情况下,精确率提高了1.3%,平均精度提升了3.3%;③耦合算法2,通过将损失函数替换为MPDIoU,该损失函数考虑了概率距离度量,在没有大幅增加参数量和计算量的情况下,精确率提高了2.1%,同时平均精度提升了3.9%;④本文算法在与未改进的模型对比中,表现出了明显的性能提升,精确率比原模型提升了5.8%,平均精度值提高了6.3%。

消融实验结果表明提出的两种改进措施有效提升了模型的检测性能,尽管算法的参数量有所增加,但检测精度显著提高。

3.3 对比实验

为验证模型的有效性,在相同的参数设置下,对Mask R-CNN和改进后的算法进行了对比,结果如表2所示。

从表2可知,虽然Mask R-CNN在精度上达到了87.3%,表现优秀,但在生成候选框时会增加计算时间,从而降低处理速度,无法满足实时检测的需求。相比之下,本文中所使用的算法模型在精度上超过了Mask R-CNN 3.0%,且参数量减少了6.11 M。同时,计算速度也超越了Mask R-CNN,充分证明了耦合YOLO和Mask R-CNN算法并经过改进后,能够在滑坡灾害识别过程中实现更快速、更准确的识别。

4 模型应用

4.1 研究区概况

选取西藏自治区日喀则市吉隆县作为研究区。研究区位于中国西南边陲,地质构造复杂,滑坡、泥石流和雪崩等地质灾害频发。

4.2 识别结果

在滑坡识别模型有效性验证方面,依托于中国地质科学院岩溶地质研究所等单位在藏东南地区地质灾害隐患综合遥感识别与调查项目中的相关研究成果。其中共识别出220个疑似滑坡点,根据人机交互、实地考察以及历史滑坡灾害数据,其中共有158处滑坡点正确识别;有62处灾害点已被修复,在影像上呈植被状态,无法通过目视解译辨别其是否为灾害点;有23处为误识别区域,具体识别效果如图12、图13所示。

最后将模型应用于西藏自治区日喀则市吉隆县进行识别验证,共识别出132处疑似滑坡隐患点,其中正确识别103处,误识别29处,准确率达到78%。识别结果如图14所示。

5 结论

(1)提出的基于改进YOLOv7的混合网络模型结合了YOLOv7的快速目标定位与Mask R-CNN的精确语义分割功能,引入CBAM注意力机制和改进的MPDIoU损失函数,相比于原模型,精确率提升了5.8%,平均精度提高了6.3%,尤其在处理不规则或模糊区域时表现突出。

(2)对比研究表明,改进算法耦合YOLO与Mask R-CNN后,在滑坡灾害识别中精度提升3%(达90.3%),参数量减少6.11 M,处理速度显著优于原始模型,兼具实时性与准确性优势。

(3)依托藏东南地质灾害遥感调查项目,研究模型准确识别158处滑坡点(220处疑似点中),在西藏吉隆县验证准确率78%(103/132),结合实地核查与修复点植被干扰分析,展现滑坡识别高效性。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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基金资助

东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室开放基金(2020RGET10)

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2025-04-02	2026-03-08	2025-12-09
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2026-05-28

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