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龙图腾网获悉湖南致力工程科技有限公司申请的专利基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测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：CN121032156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511563768.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统是由白冬鑫;鲁光银;房骥;贺海玉;陈佳;张杰;杨彩云;黄梦;杨重阳;张璋;卢瑞光;黄淼;朱建军;肖嘉莹设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机数据处理与分析技术领域，具体公开提供的基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统，包括：在强降雨等关键诱发因素出现时，自动采集并进行自校准和质量评估，确保在最需要精确数据的时刻能够获得完整、准确的原始信息；利用深度学习和时频分析等手段深度净化数据，并结合地质力学模型与历史数据动态计算预警阈值，使异常判断标准能够实时适应复杂多变的地质环境条件，避免因依赖静态或主观阈值而导致的误报和漏报；通过集成的滑坡类型识别与趋势预测模块，实现从数据异常检测到灾害演化态势感知的跨越；通过预警机制与智能决策支持的无缝联动，大幅提升了应急响应的效率与针对性。

本发明授权基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于实时数据的滑坡变形监测数据异常检测方法，其特征在于，包括： S1、通过多类型传感器融合阵列，实时采集多维度监测数据； S2、提取实时降雨量与历史气象数据，通过瞬时降雨强度与累计降雨量的动态判断函数生成强降雨响应信号，激活后提高传感器采集频率，并启动健康诊断与数据质量评估，输出带有质量评分的多维度数据； S3、对带有质量评分的多维度数据进行智能分析，以消除环境噪声与基线漂移，生成净化时序数据； 其中，所述对带有质量评分的多维度数据进行智能分析，以消除环境噪声与基线漂移，生成净化时序数据，执行以下步骤： 对质量评估后的多维度监测数据进行多源异构数据融合，生成包含数据质量评分权重的标准化融合数据； 采用一个经过训练的深度学习降噪模型，对标准化融合数据进行处理，生成降噪后的数据序列； 通过时频联合分析方法识别降噪后的数据序列中的高频成分与潜在异常模式，并结合自适应滤波与动态基线校正技术，生成净化时序数据； S4、结合净化时序数据、实时地质数据及历史数据规律，运用动态阈值生成算法，计算带置信区间的滑坡变形动态阈值； 其中，所述结合净化时序数据、实时地质数据及历史数据规律，运用动态阈值生成算法，计算带置信区间的滑坡变形动态阈值，包括： 根据地质相关多维度数据并结合地质力学模型，计算生成初始阈值范围； 所述地质力学模型将地质相关多维度数据作为输入参数，计算出当前条件下滑坡体达到失稳临界状态时所对应的变形量或变形速率的理论值，以此作为初始阈值，并设定一个合理的初始阈值范围； 计算净化时序数据的一阶时间导数和二阶时间导数，以获取变形速率特征和变形加速度特征； 将计算的一阶时间导数和二阶时间导数作为关键输入参数，结合历史数据规律，对初始阈值范围进行动态调整，生成动态阈值边界； 采用不确定性量化方法评估动态阈值边界的置信度，并生成带置信区间的动态阈值； S5、当多维度监测数据超出对应数据的滑坡变形动态阈值时，结合历史案例库，识别滑坡类型与变形阶段，生成变形趋势预测结果，包含未来时间段内的变形量发展趋势和综合滑坡发生概率； S6、若变形趋势预测的综合滑坡发生概率超过经验设定的加权概率阈值，触发分级预警与智能决策，输出预警信息及应急处置建议。

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