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龙图腾网获悉中国地震应急搜救中心申请的专利一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116958664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310842850.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法是由高娜;刘晶晶;原丽娟;王洋;王想设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法，包括以下过程：基本研究单元的划分和确定；生成研究单元的手机定位量时序数据；分析定位量随时间变化的规律，确定研究单元的地震救援区域类型；进行数据的标准化、归一化并创建数据集；混合模型的搭建、训练及调参；使用混合模型预测研究单元的重点搜救区域类型。本发明搭建了基于CNN‑BiLSTM的混合模型，通过CNN的特征抽象能力提取高维特征，经由BiLSTM层对手机定位量序列高维特征进行时序预测，充分整合了CNN和RNN两种网络模型的优势。因此，本发明的混合模型预测精度高、泛化能力强，为地震救援区域划分提供了一个可靠的分类方法。

本发明授权一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习混合模型的地震救援分区分类方法，其特征在于：包括以下过程： S1、基本研究单元的划分和确定； S2、生成研究单元的手机定位量时序数据； S3、分析定位量随时间变化的规律，确定研究单元的地震救援区域类型； S4、进行数据的标准化、归一化并创建数据集； S5、混合模型的搭建、训练及调参； S6、使用混合模型预测研究单元的重点搜救区域类型； 在步骤S2中，以基本研究单元作为尺度，统计了每个研究单元的22天24小时内相同时间间隔的手机定位量数据，从而构建了数据维度为24*22的手机定位量时序数据； 在步骤S3中，分析每个基本研究单元的手机定位量随时间变化的规律，得到对应的手机定位量曲线，根据曲线将研究单元划分为对应的地震救援区域类型； 在步骤S5中，首先搭建三个分支的CNN模型，每个CNN分支都依次设有三个CNN1D卷积层和一个全局池化层，三个CNN分支通过联合这一操作整合输入到双层BiLSTM层中，随后连接到双层全连接层，完成混合模型的搭建；将数据维度为24*22的训练数据集输入到混合模型中，进行模型训练，并通过验证数据集来校验模型的精度；通过数据平移和过拟合样本均衡进行混合模型的调参，从而提高模型的精度； 在步骤S5中，每个CNN1D卷积层的卷积核个数都为128个，CNN分支1的三个CNN1D卷积层的卷积核尺寸分别为21*1、10*1、5*1，CNN分支2的三个CNN1D卷积层的卷积核尺寸分别为16*1、8*1、3*1，CNN分支3的三个CNN1D卷积层的卷积核尺寸分别为11*1、7*1、2*1。

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