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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川省國(guó)土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國(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：CN120299220B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：202510771624.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B31/00；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由張群;屈伯強(qiáng);宋澤毅;周瓊;金圣杰;張磊;劉世康;王卓設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。首先獲取遙感滑坡數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本均包括遙感圖像、文本查詢、非文本查詢以及對(duì)應(yīng)掩碼；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，包括編碼器、DenseASPP模塊、解碼器以及預(yù)測(cè)頭；編碼器包括圖像編碼器、文本編碼器和視覺(jué)采樣器；將多模態(tài)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，分別用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試，將訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型作為滑坡提取模型；采用滑坡提取模型識(shí)別遙感圖像中的滑坡區(qū)域，并根據(jù)滑坡區(qū)域變化進(jìn)行滑坡災(zāi)害預(yù)警，能夠顯著提高滑坡區(qū)域識(shí)別和滑坡災(zāi)害預(yù)警的效率和精度。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的滑坡災(zāi)害預(yù)警方法，其特征在于，包括： 獲取遙感滑坡數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本均包括遙感圖像、文本查詢、非文本查詢以及對(duì)應(yīng)掩碼； 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，所述深度學(xué)習(xí)模型包括編碼器、DenseASPP模塊、解碼器以及預(yù)測(cè)頭；所述編碼器包括圖像編碼器、文本編碼器和視覺(jué)采樣器；所述DenseASPP模塊是指密集連接空洞空間金字塔池化模塊； 圖像編碼器的輸入為遙感圖像，輸出為多尺度特征圖；將多尺度特征圖中分辨率較高但包含語(yǔ)義信息較少的特征圖稱為原始特征圖；將多尺度特征圖中分辨率較低但包含較強(qiáng)語(yǔ)義信息的特征圖稱為待增強(qiáng)特征圖； 通過(guò)文本編碼器將文本查詢轉(zhuǎn)換為文本提示； 遙感圖像先由圖像編碼器提取出多尺度特征圖，再通過(guò)視覺(jué)采樣器將多尺度特征圖和所有類型的非文本查詢轉(zhuǎn)換為視覺(jué)提示； 通過(guò)全景分割和引用分割的聯(lián)合訓(xùn)練，在統(tǒng)一的圖像-文本聯(lián)合語(yǔ)義空間中實(shí)現(xiàn)視覺(jué)提示與文本提示的自然對(duì)齊； DenseASPP模塊的輸入為待增強(qiáng)特征圖，通過(guò)對(duì)多尺度特征圖中的待增強(qiáng)特征圖進(jìn)行特征增強(qiáng)和融合，得到增強(qiáng)后特征圖；并且將增強(qiáng)后特征圖與原始特征圖共同作為待映射特征圖； 待映射特征圖與文本提示、視覺(jué)提示和記憶提示一同映射到圖像-文本聯(lián)合語(yǔ)義空間，經(jīng)過(guò)尺度對(duì)齊操作，以統(tǒng)一的形式傳遞到解碼器； 解碼器通過(guò)帶有掩碼的自注意機(jī)制，將可學(xué)習(xí)查詢與文本、視覺(jué)及記憶提示協(xié)同交互，輸出掩碼嵌入和類別嵌入； 預(yù)測(cè)頭基于掩碼嵌入和類別嵌入推理出掩碼和語(yǔ)義概念；掩碼代表了提取的滑坡區(qū)域，語(yǔ)義概念代表了預(yù)測(cè)的類別或語(yǔ)句； 將多模態(tài)數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，分別用于對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試，將訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型作為滑坡提取模型； 采用滑坡提取模型識(shí)別遙感圖像中的滑坡區(qū)域，并根據(jù)滑坡區(qū)域變化進(jìn)行滑坡災(zāi)害預(yù)警。

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