本发明提供一种基于视频识别技术的地质灾害监测预警系统，涉及地质灾害监测领域。本发明结合边坡变形、破坏机理，图像识别的边坡形变深度学习框架和动态目标识别技术，建立边坡形变识别单元、边坡灾害识别单元，并实现本地预警和远程预警；通过双目测距能以低成本得到RGBD图像，且可以结合图像叠加等技术，实现去雾、图像增强等功能，相比于传统的激光雷达获得深度数据，兼具成本与功能优势；本发明所使用的轻量级卷积神经网络架构(SFNet)采用了切分模块层，相比目前通用的轻量级卷积神经网络,在卷积核数目及输入特征图通道数相同时,SFNet的参数和计算量更少,分类正确率更高，相比标准卷积,在网络复杂度大幅降低。