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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法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：CN116486064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310299961.6，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法是由王洪辉;周永修;姚光乐;杨冬营;何素兰;庹先国设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法，包括训练目标检测网络得到滑坡检测模型；训练滑坡定位网络得到滑坡定位模型；选定一待测区域，获取待测区域的遥感影像以及实时的待测照片；将待测照片依次送入滑坡检测模型中，当识别到待测照片中有滑坡区域，则输出滑坡区域在对应在待测照片中的位置坐标；并从待测照片中切割出待测图像切片，与待测区域的遥感影像一起，输入滑坡定位模型中得到滑坡区域的经纬度坐标。本发明可实时监控待测区域并自动输出对滑坡区域精确定位。不受环境、天气影响，对设备要求简单，定位准确，误差范围较小。

本发明授权基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理位置定位算法的视频滑坡监测定位方法，其特征在于：包括以下步骤； 1训练目标检测网络得到滑坡检测模型； 用标记了滑坡区域及位置坐标的现场照片训练目标检测网络，得到滑坡检测模型，所述滑坡区域为在现场照片上标记的矩形区域，所述位置坐标为滑坡区域在现场照片上的坐标，所述滑坡检测模型用于输入标记了滑坡区域及位置坐标的现场照片，输出位置坐标； 2训练滑坡定位网络得到滑坡定位模型； 21对每张现场照片，获取其对应的的遥感影像，从现场照片中切割出仅包含滑坡区域的图像切片，在遥感影像上找到与图像切片对应的区域，标记该区域的经纬度坐标，作为图像切片的经纬度坐标； 22构建一滑坡定位网络，用图像切片和在标记了经纬度坐标的遥感影像作为输入，经纬度坐标为输出，训练滑坡定位网络，得到滑坡定位模型； 3选定一待测区域，获取待测区域的遥感影像，并在待测区域布设视频采集装置，实时获取待测区域的视频，并按帧分成数张待测照片； 4将步骤3的待测照片依次送入滑坡检测模型中，当识别到待测照片中有滑坡区域，则输出滑坡区域在对应在待测照片中的位置坐标； 5将滑坡区域从待测照片中切割出来得到待测图像切片，与待测区域的遥感影像一起，输入滑坡定位模型中得到输出，经非极大值抑制模块后输出一经纬度坐标，作为该滑坡区域的经纬度坐标； 步骤22具体为，所述滑坡定位网络包括深度学习主干网络、ResNet残差模块和输入检测头，其训练流程为： 22-1将切片图像和对应的遥感影像构成一组，送入滑坡定位网络中； 22-2遥感影像经深度学习主干网络并下采样后，输出大小为A×A×B的第一特征图，其中A为4的倍数，且A≥64，B为2的倍数，B≥16； 切片图像经resnet残差模块并下采样后，输出大小为3×3×B的第二特征图； 将第二特征图作为卷积核与第一特征图进行卷积操作，得到大小为A×A×B的第三特征图； 将第三特征图重复两次下采样和卷积操作，第一次得到大小为12A×12A×B的第四特征图、第二次得到大小为14A×14A×B的第五特征图； 将第三特征图、第四特征图、第五特征图同时送入检测头后，输出切片图像的预测经纬度坐标； 22-3将预测经纬度与步骤21中标记的经纬度坐标送入损失函数计算损失值，并根据损失值更新滑坡定位网络的网络权重； 22-4重复步骤22-1到22-3直到损失值不再下降，得到滑坡定位模型。

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