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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市勘察研究院有限公司申請(qǐng)的專利地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120183155B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510631347.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B31/00；該發(fā)明授權(quán)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王艷;蔣方媛;周禹熹;張桂香;王志遠(yuǎn);汪磊;張琦婧;吳輝隆;張楚晗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及地質(zhì)災(zāi)害技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：對(duì)已采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理多源數(shù)據(jù)；構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集，通過注意力機(jī)制融合從多源數(shù)據(jù)集中提取的多維度數(shù)據(jù)特征，得到多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；使用多層感知機(jī)、殘差網(wǎng)絡(luò)和視覺模型構(gòu)建初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，通過多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，得到訓(xùn)練完成的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型；實(shí)時(shí)采集新的多源數(shù)據(jù)，使用地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型對(duì)新的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析預(yù)測(cè)，得到地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)；當(dāng)?shù)刭|(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)設(shè)的預(yù)警條件時(shí)，通過預(yù)設(shè)渠道發(fā)布分級(jí)預(yù)警信息。該方法提升了地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

本發(fā)明授權(quán)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警方法，其特征在于，包括： 通過預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)采集途徑采集預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)維度的多源數(shù)據(jù)，對(duì)已采集的所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理多源數(shù)據(jù)； 使用所述預(yù)處理多源數(shù)據(jù)構(gòu)建包含正樣本數(shù)據(jù)和負(fù)樣本數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)集，通過注意力機(jī)制融合從所述多源數(shù)據(jù)集中提取的多維度數(shù)據(jù)特征，得到多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 使用多層感知機(jī)、殘差網(wǎng)絡(luò)和視覺模型構(gòu)建初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，通過所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，得到訓(xùn)練完成的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型； 通過所述數(shù)據(jù)采集途徑實(shí)時(shí)采集新的所述多源數(shù)據(jù)，使用所述地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型對(duì)新的所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析預(yù)測(cè)，得到地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)； 當(dāng)所述地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)設(shè)的預(yù)警條件時(shí)，通過預(yù)設(shè)渠道發(fā)布分級(jí)預(yù)警信息，使用預(yù)訓(xùn)練的救援資源智能調(diào)配模型根據(jù)所述地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)生成救援資源調(diào)配方案； 其中，所述使用多層感知機(jī)、殘差網(wǎng)絡(luò)和視覺模型構(gòu)建初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，通過所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，得到訓(xùn)練完成的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型的步驟，包括：使用多層感知機(jī)、殘差網(wǎng)絡(luò)和視覺模型作為子模型以構(gòu)建初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，并輸入所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)至所述初始地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型；通過所述多層感知機(jī)的多層隱藏層對(duì)所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行初始的特征提取和非線性變換，得到第一地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)；輸入所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)至所述殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差塊，通過所述殘差塊進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，將數(shù)據(jù)變化處理后的特征向量再進(jìn)行殘差鏈接運(yùn)算，得到第二地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)；劃分所述多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)為圖像塊向量，通過所述視覺模型的自注意力機(jī)制模塊根據(jù)所述圖像塊向量進(jìn)行自注意力機(jī)制計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果使用多層編碼器處理，得到第三地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)；基于注意力機(jī)制對(duì)所述第一地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)、所述第二地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)和所述第三地質(zhì)特征向量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合處理，得到地質(zhì)特征融合向量；根據(jù)所述地質(zhì)特征融合向量進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，通過二值交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的損失值，并根據(jù)損失值持續(xù)優(yōu)化各子模型的權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)，直至所述損失值收斂以得到訓(xùn)練完成的所述地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型。

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