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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法与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：CN119940067B 。

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：202411709939.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法与系统是由杭翠翠;刘平;陈曦;王晟;杨东俊;姜岚;赵红生;郭忠录;郑旭;安美茹;张荣添设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法与系统在说明书摘要公布了：一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法，包括：获取输变电工程边坡的原始三维点云数据，采集输变电工程边坡的原始地质气象数据；根据原始三维点云数据生成边坡三维模型，对原始地质气象数据进行标准化处理，得到地质气象数据；从边坡三维模型中提取边坡的几何特征、表面形态特征，结合几何特征、表面形态特征、地质气象数据构建边坡特征向量；基于循环神经网络构建边坡稳定预测评估模型，通过边坡稳定预测评估模型对边坡特征向量进行识别，得到边坡稳定评估结果，根据评估结果判断边坡的稳定性等级，基于稳定性等级采取对应的预防措施。本发明提高了边坡稳定性评估的准确性，降低了事故风险，促进了边坡监测和管理的智能化。

本发明授权一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的输变电工程边坡稳定评估方法，其特征在于： S1、利用三维激光扫描仪对输变电工程边坡进行扫描，获取所述输变电工程边坡的原始三维点云数据，并采集所述输变电工程边坡的原始地质气象数据； S2、对所述原始三维点云数据进行去噪、滤波和重建，得到边坡三维模型，并对所述原始地质气象数据进行标准化处理，得到地质气象数据； S3、从所述边坡三维模型中，提取输变电工程边坡的几何特征和表面形态特征，结合所述几何特征、所述表面形态特征和所述地质气象数据构建边坡特征向量； S4、基于循环神经网络构建边坡稳定预测评估模型，通过所述边坡稳定预测评估模型对所述边坡特征向量进行识别，得到边坡稳定评估结果，根据所述边坡稳定评估结果判断所述输变电工程边坡的稳定性等级，基于所述稳定性等级采取对应的预防措施； 所述S3包括： S31、通过三维网格划分算法将所述边坡三维模型划分为若干个网格单元，计算每个网格单元的局部坡度、局部坡向和局部高程值，基于高斯曲率和平均曲率计算所述边坡三维模型表面的曲率特征，采用多尺度分析方法计算边坡表面的粗糙度指数，通过统计分析和空间插值方法，生成输变电工程边坡整体的几何特征和表面形态特征的分布图； S32、对所述几何特征和所述表面形态特征进行归一化处理，得到第一几何特征和第一表面形态特征，采用主成分分析法对第一几何特征和第一表面形态特征进行降维，提取所述第一几何特征和所述第一表面形态特征的主成分特征，得到第二几何特征和第二表面形态特征，将所述第二几何特征和所述第二表面形态特征与所述地质气象数据进行拼接，引入注意力机制，对不同特征赋予不同权重，构建多层次的边坡特征向量，所述边坡特征向量包含全局特征和局部特征。

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