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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测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：CN115270596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210659795.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法是由林耿;陈开志;董正山设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法，涉及边坡安全监测技术领域。本发明实施例根据激光测距设备单点轮询扫描坡面的离散点数据，利用重采样插值技术构建基准坡面三维图和监测期间的坡面三维图，二者相减得到边坡三维高度差值图。然后将该差值图的xy坐标映射为图片的像素xy位置，高度差值转化为图片像素值，将三维数据中挖掘区域位移变化问题转化为图片的模式检测问题，利用深度学习算法中成熟且强大的图像分类网络Resnet进行训练和分类，输出差值图中对应的边坡风险类别。本发明基于三维点云建模算法和深度学习算法，建立位移监测三维分析模型，为坡面滑坡检测系统提供准确、实时的预警服务，减少误报警概率。

本发明授权基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差卷积网络分类三维差值图的边坡位移监测方法，其特征在于，包括：基准坡面图构建过程、监测坡面图构建过程、模型训练过程以及模型分类过程； 所述基准坡面图构建过程包括：根据激光测距设备单点轮询扫描初始坡面的离散点数据，去除异常值点和离群点后，利用重采样插值算法进行三维插值，根据三维数据点构建基准坡面图，所述基准坡面图每一点的像素值为对应位置三维数据点的高度值； 所述监测坡面图构建过程包括：根据激光测距设备单点轮询扫描位移后坡面的离散点数据，去除异常值点和离群点后，利用重采样插值算法进行三维插值，根据三维数据点构建监测坡面图，所述监测坡面图每一点的像素值为对应位置三维数据点的高度值； 所述模型训练过程包括：将所述监测坡面图的与基准坡面图的高度值相减得到边坡三维高度差值图；采集得到大量差值图样本，然后对差值图样本进行位移类型标注，再输入深度学习分类网络进行训练，训练完成后得到边坡位移监测分类模型； 所述模型分类过程包括：根据激光测距设备单点轮询扫描目标坡面的离散点数据，去除异常值点和离群点后，利用重采样插值算法构建目标基准坡面图和目标监测坡面图，然后相减得到目标边坡三维高度差值图；将所述目标边坡三维高度差值图输入所述边坡位移监测分类模型，得到分类结果。

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