摘要
本申请公开了一种路面塌陷风险监测方法及系统，包括：将可见光图像和红外图像进行跨模态融合，生成路面图像；将路面图像输入轻量化卷积神经网络，以提取多尺度图像特征，当多尺度图像特征满足预设条件时，基于预设滑动时间窗口内的特征分布散度差异更新初始塌陷因子集合，得到目标塌陷因子集合；基于塌陷因子集合、历史塌陷数据以及历史环境数据构建多模态知识图谱，并通过门控时空图卷积网络对多模态知识图谱进行层级因果推理，得到第一塌陷特征，并基于第一塌陷特征以及多源环境数据确定第二塌陷特征；将多尺度图像特征与第二塌陷特征输入强化学习模型，以确定路面坍塌风险等级。本申请可以提高路面塌陷风险监测的准确性与实时性。
