本發(fā)明提供一種基于視頻識別技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測領(lǐng)域。本發(fā)明結(jié)合邊坡變形、破壞機(jī)理，圖像識別的邊坡形變深度學(xué)習(xí)框架和動態(tài)目標(biāo)識別技術(shù)，建立邊坡形變識別單元、邊坡災(zāi)害識別單元，并實現(xiàn)本地預(yù)警和遠(yuǎn)程預(yù)警；通過雙目測距能以低成本得到RGBD圖像，且可以結(jié)合圖像疊加等技術(shù)，實現(xiàn)去霧、圖像增強(qiáng)等功能，相比于傳統(tǒng)的激光雷達(dá)獲得深度數(shù)據(jù)，兼具成本與功能優(yōu)勢；本發(fā)明所使用的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(SFNet)采用了切分模塊層，相比目前通用的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在卷積核數(shù)目及輸入特征圖通道數(shù)相同時,SFNet的參數(shù)和計算量更少,分類正確率更高，相比標(biāo)準(zhǔn)卷積,在網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度大幅降低。