边坡安全关系重大，不仅关乎人民群众生命财产的安全，同样关乎国家经济利益，关乎交通安全，一旦发生边坡灾害后果严重。所以边坡的安全检测和危情预警是成功避免边坡灾害的首要和有效手段。当前边坡地表位移检测是边坡安全检测中实用有效且应用广泛的检测方法，但现有的常规检测技术、全球定位系统GPS检测技术存在着专业仪器昂贵、仪器维护困难、检测精度不达标、专业化程度高、检测成本高、仪器容易损坏等不同缺点。近年来随着机器视觉技术的发展，图像识别技术在工程领域得到更多的重视和越来越多的应用。利用图像处理技术对边坡的圆饼图像进行识别，是实现边坡安全智能化检测的前提。针对上述原因，本文提出了采用工业数码相机CCD获取边坡的特征圆饼图像，然后在计算机上使用数字图像识别技术对边坡表面位移进行图像测量，从而获取边坡在某一时刻的任意位置的表面变化率的方法。本文研究中的是算法，是为最终实现边坡安全智能检测系统做出的基础工作。本文根据以上研究思路将进行如下2个方面的工作：①数字图像技术检测边坡安全的系统设计根据边坡特点，提出边坡安全智能检测方法，设计出基于图像识别技术的边坡智能检测系统，包括该系统需要的硬件、软件逻辑设计，包括智能检测系统工作流程——在边坡上绘制红色圆饼、数码拍摄圆饼图像，传输圆饼图像至控制中心计算机，利用图像识别技术处理与识别圆饼图像，计算变化率并判断预警；②边坡图像识别相关算法研究为了圆饼图像的有效提取，本文研究对当今学术界常见的边缘检测算子进行说明与比较，得出利用图像边缘检测算子中的Canny算子来对圆饼图像边缘进行提取的效果较满意，得到的边缘具有平滑、准确、且不易受噪声的干扰的特性。因此本文选用Canny算子来提取图像边缘，已备进一步图像的特征提取。对经处理后的圆饼图像中，本文研究提取圆饼图像的两个特征（面积、中心点坐标）的算法，并进一步提出以研究个体变化率与总体变化率来判断边坡安全的方法。