成都大学雷松霖获国家专利权
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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及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：CN120032269B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510519550.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及方法是由雷松霖;王潇;王迪;刘亮;冉培廉;李少达;谢亚亚设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及方法，先根据遥感影像数据等采用目视解译方式构建滑坡识别样本库并将其切割为多幅小图；然后将滑坡识别样本库划分为训练集、验证集和测试集输入模型中；接着采用双编码器单解码器的结构设计构建DSNet模型，其中在首个编码器中加入了移动窗口多头注意力，以提取影像的多尺度、多层次特征信息；另一个编码器中通过引入PKI模块并运用多头注意力机制，同时融入Siam注意力机制，以获取影像的局部细节和全局上下文关系；最终，采用层级上采样解码器逐级恢复滑坡边界信息，生成高精度滑坡掩膜。这样基于大模型先验知识，利用深度学习技术，该模型能有效提升滑坡识别的精度和效率。
本发明授权一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型，其特征在于，包括多模态模型、先验知识融合模块、交叉融合注意力模块、编码器和解码器； 所述多模态模型用于提取滑坡识别样本库内滑坡影像数据的局部与全局信息； 所述先验知识融合模块用于将多模态模型提取的局部与全局信息进行整合，其中先验知识融合模块基于多头注意力机制，以多模态模型提取的全局信息为查询，多模态模型提取的局部信息为键和值，并获取滑坡的先验知识； 所述编码器用于提取滑坡识别样本库内滑坡影像数据的多尺度、多层次影像特征信息； 所述交叉融合注意力模块用于将先验知识融合模块获取的先验知识与编码器获取的特征信息进行融合，其中交叉融合注意力模块基于反向多头注意力机制，以滑坡先验知识为查询，影像特征信息为键和值，得到包含滑坡信息的影像特征表示； 所述解码器用于逐级解码获得滑坡的精确掩膜。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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