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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);湖南省第二测绘院申请的专利一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法、装置和设备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：CN119672382B 。

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：202411534763.4，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法、装置和设备是由王学文;王贤敏;王力哲;郭海湘;曹里;张澳美;雷帆设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法、装置和设备，涉及图形图像处理技术领域，包括：获取多源数据集，对多源数据集进行预处理，将其转换为预设图像格式，将多源数据集中的多光谱遥感图像输入至遥感特征提取分支进行特征重建，得到第一类特征，并将多源数据集中的归一化植被指数NDVI、地形数据、地理数据、地质图和地震数据输入至隐式知识特征提取分支，得到第二类特征；第二类特征为隐式知识；在软标签监督下，对第一类特征和第二类特征进行融合和聚类，并基于聚类结果确定待测区域对应的同震滑坡类别。通过构建隐式知识特征，使得滑坡灾害的机制能够通过节点特征和图结构在模型中得到隐式的捕获和表达，提升了识别的准确性。

本发明授权一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种无监督深度聚类的同震滑坡识别方法，其特征在于，包括： 获取多源数据集；所述多源数据集包括与待测区域相关的多光谱遥感图像、归一化植被指数NDVI、地形数据、地理数据、地质图和地震数据； 对所述多源数据集进行预处理，将所述多源数据集转换为预设图像格式； 将预设图像格式的所述多光谱遥感图像输入至遥感特征提取分支进行特征重建，得到第一类特征，并将预设图像格式的所述归一化植被指数NDVI、所述地形数据、所述地理数据、所述地质图和所述地震数据输入至隐式知识特征提取分支，得到第二类特征；所述第二类特征为隐式知识； 所述将所述归一化植被指数NDVI、所述地形数据、所述地理数据、所述地质图和所述地震数据输入至隐式知识特征提取分支，得到第二类特征，包括： 基于所述归一化植被指数NDVI、所述地形数据、所述地理数据、所述地质图和所述地震数据对应的图像创建节点特征矩阵；所述节点特征矩阵的每个节点对应一个像素点，节点特征对应所述像素点的像素值； 利用8连通邻域构造所述节点特征矩阵的邻接矩阵； 利用所述邻接矩阵进行图卷积运算，得到第二类特征； 在软标签监督下，对所述第一类特征和所述第二类特征进行融合和聚类，得到聚类结果，并基于所述聚类结果确定所述待测区域对应的同震滑坡类别。

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中国地质大学(武汉);湖南省第二测绘院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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