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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于边缘引导的注意神经网络自动识别滑坡的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：CN115761297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211035893.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于边缘引导的注意神经网络自动识别滑坡的方法是由魏海涛;郭恒亮;刘帮;赵姗;乔宝晋设计研发完成，并于2022-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘引导的注意神经网络自动识别滑坡的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边缘引导的注意神经网络自动识别滑坡的方法，利用EdgeBoxes方法对滑坡遥感影像进行边缘检测得到边缘图，将边缘图与滑坡数据集组成新的滑坡数据集并将其划分为训练集、验证集和测试集；将训练集进行数据增强处理，并将训练集、验证集和测试集的图像进行归一化处理；使用归一化后的训练集对基于边缘引导的注意神经网络进行训练，并使用归一化后的验证集进行验证，保存验证集上表现最好的网络模型；使用归一化后的测试集在保存的网络模型上测试得到滑坡识别结果，本方法获得更多容易被忽略的图像滑坡边缘特征信息，提高滑坡的精确度。

本发明授权一种基于边缘引导的注意神经网络自动识别滑坡的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘引导的注意网络自动识别滑坡的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、将滑坡数据集中的滑坡遥感影像采用EdgeBoxes方法提取边缘图，获取网络输入的边缘图； 步骤S2、将步骤S1中提取的边缘图加入到滑坡数据集组成新的滑坡数据集，并将新的滑坡数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于网络的训练、验证以及测试； 步骤S3、对步骤S2中划分的训练集进行数据增强得到数据增强后的训练集图像，再将步骤S2划分的验证集、测试集和步骤S3中数据增强后的训练集图像进行归一化处理，防止网络出现过拟合； 步骤S4、构建基于边缘引导的注意神经网络，得到滑坡识别的深度学习模型； 步骤S5、使用交叉熵损失函数、GeneralizedDice损失函数以及Sobel边缘损失函数组成的损失函数对步骤S4构建的基于边缘引导的注意神经网络进行训练，得到初步训练完成的滑坡识别模型； 步骤S6、使用步骤S3归一化后的训练集对步骤S5训练后的基于边缘引导的注意神经网络，并使用步骤S3归一化后的验证集进行验证，保存验证集上表现好的网络模型； 步骤S7、使用步骤S3归一化后的测试集在步骤S6保存的网络模型上测试，得到滑坡识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。