目的高填方渠段渗漏监测技术是南水北调工程安全监测的关键技术之一。针对目前高填方渠道渗漏检测易受环境干扰导致判断结果不准确的问题,设计了基于Gabor-SVM(support vector machine)的南水北调中线工程高填方渠道水泥坡面破损识别模型。方法首先对高填方渠道水泥渠面图像进行预处理;然后研究Gabor小波的多方向/尺度选择特性,对提取的水泥坡面图像特征进行分析,寻找最佳尺度/方向参数组;最后根据训练好的样本特征,用SVM进行水泥坡面破损等级的分类处理,将破损类别划分为正常、裂缝、孔洞及破碎4种。在相同环境下,将Gabor-SVM与直方图-SVM、灰度共生矩阵-SVM、Canny边缘检测算法-SVM的破损识别进行比较分析。结果基于Gabor-SVM的水泥面破损识别方法在小波取6/12参数时,整体识别结果最佳,其中正常、裂缝、孔洞、破碎的识别率分别为98%、63%、88%、90%,平均识别率约为85%,相比其他几种方法的平均识别率(约50%),Gabor-SVM方法具有更好的识别能力。结论基于Gabor-SVM的水泥渠面破损识别模型有一定的识别效果,但对裂缝类别的高填方水泥坡面识别效果不理想,还需要进一步深入研究,以期为查找南水北调高填方渠道渗漏隐患提供技术支持。