云南电网有限责任公司电力科学研究院马御棠获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于深度学习的环境灾害监测方法、系统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：CN119723457B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411842521.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的环境灾害监测方法、系统和设备是由马御棠;马仪;叶寿洪;耿浩;曹俊;王国芳;王一帆;孙建文;尹春林;严逸骏设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的环境灾害监测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及环境灾害监测与评估技术领域，具体涉及一种基于深度学习的环境灾害监测方法、系统和设备，该方法包括获取环境监测图像数据；对环境监测图像数据进行预处理，得到预处理后的环境监测图像；通过深度学习模型，识别环境监测图像中的环境灾害现场，得到识别结果；基于识别结果与历史气象数据，分析评估风险。如此，通过本发明的方案，可以大大提高环境灾害监测与评估的效率和准确度。
本发明授权基于深度学习的环境灾害监测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的环境灾害监测方法，其特征在于，包括： 获取环境监测图像数据； 对所述环境监测图像数据进行预处理，得到预处理后的环境监测图像； 通过深度学习模型，识别所述环境监测图像中的环境灾害现场，得到识别结果； 基于所述识别结果与历史气象数据，分析评估风险； 其中，所述通过深度学习模型，识别所述环境监测图像中的环境灾害现场，得到识别结果，包括：通过基于PSPNet的深度学习模型，对所述环境监测图像进行语义分割，以识别所述环境监测图像中的灾害区域；所述基于PSPNet的深度学习模型通过迁移学习策略和预训练的模型参数生成； 所述基于所述识别结果与历史气象数据，分析评估风险，包括：基于历史气象数据和所述深度学习模型的识别结果，采用基于规则的目标学习模型对潜在风险进行分析评估；基于所述识别结果、历史灾害记录和设备重要性，生成综合风险评分。
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云南电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：650000 云南省昆明市中国(云南)自由贸易试验区昆明片区经开区阿拉街道办云知社区云大西路105号云电科技园；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励