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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统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：CN116758432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310625316.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统是由张晓博;杨笑天;姚科汶;邓方禺;方郅杰;薛少鸿;任宇航设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统，包括如下步骤：采集图像数据：获取遥感图像或者无人机拍摄的地质灾害地区图像数据；构建数据集：对图像数据进行标注、数据增强后构建自然灾害图像数据集，并按照8：1：1的比例划分训练集，验证集，测试集；构建Resnet‑CS模型：对Resnet神经网络模型进行改进，得到Resnet‑CS模型；训练Resnet‑CS模型：将数据集数据输入到Resnet‑CS模型中进行训练，得到最优模型；地质灾害分类识别：将待测图像数据输入训练好的最优模型，得到预测分类结果。通过本发明方法用于对遥感图像进行分类识别以及预测，能对多种自然灾害包括地震，洪水，野火、火山爆发等进行有效的识别，大大提升了多分类问题的准确率。

本发明授权基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集图像数据：获取遥感图像或者无人机拍摄的地质灾害地区图像数据； S2、构建数据集：对图像数据进行标注和数据增强后构建自然灾害图像数据集，并按照8：1：1的比例划分训练集，验证集，测试集； S3、构建Resnet-CS模型：对Resnet神经网络模型进行改进，得到Resnet-CS模型；所述对Resnet神经网络模型进行改进具体包括：在Resnet神经网络模型中第一层卷积层后加入通道注意力模块和空间注意力模块、在全连接层前增加全局平均池化层、以及基于强化学习思想的策略网络，在残差块层后的不同位置添加通道注意力模块和空间注意力模块；所述Resnet-CS模型包括卷积层、批归一化层、ReLU激活函数、通道注意力模块、空间注意力模块、最大池化层、残差块层、全局平均池化层以及全连接层； 所述的基于强化学习思想的策略网络，在残差块层后的不同位置添加通道注意力模块和空间注意力模块具体是指：将模型的输入图像转换为一个向量，该向量即状态，根据每个状态做出动作，所述动作即在ResNet块后的位置添加自适应注意力模块，是通过强化学习的策略网络来决策的； 当策略网络输出的动作为0，Resnet-CS模型在第一层残差块之后加入空间注意力模块和通道注意力模块； 当策略网络输出的动作为1，Resnet-CS模型在第二层残差块之后加入空间注意力模块和通道注意力模块； 当策略网络输出的动作为2，Resnet-CS模型则不额外添加注意力模块，只使用原有的模型结构； 然后通过动作以及动作对应的奖励大小来更新策略网络的参数，公式表达如下： Gt＝rt+γ1rt+1+γ2rt+2+…+γt+n 其中，G为多步累积奖励值，γ为未来期望系数，rt+n为第t+n次动作所带来的奖励值； S4、训练Resnet-CS模型：将数据集数据输入到Resnet-CS模型中进行训练，得到最优模型； S5、地质灾害分类识别：将待测图像数据输入训练好的最优模型，得到预测分类结果。

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