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龙图腾网获悉安徽水科数智信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分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：CN121074698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511169903.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分方法及系统是由方婧;刘超;商笑妍;马顺;刘怀利;贾飞设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习与图像识别技术领域，具体为一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分方法及系统，包括：从多源空间影像数据中计算并生成多模态地貌特征图层；基于结构节点的空间邻接关系与高程流向关系，构建包含异构边类型的场景结构图；构建图特征融合网络，通过注意力机制为各结构节点生成上下文特征向量，并输出各结构节点的分类置信度；采用梯度归因分析方法生成特征显著性图与模型置信度图；处理后融合所述分类置信度、特征显著性图与模型置信度图，生成目标区域的语义分割图并进行危险区划分。本发明通过构建所述场景结构图，并采用所述图特征融合网络、注意力机制以及梯度归因分析方法，实现了对山洪灾害危险区的智能划分。

本发明授权一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的山洪灾害危险区智能划分方法，其特征在于，包括： 接收多源空间影像数据；采用地貌特征提取器，从多源空间影像数据中计算并生成多模态地貌特征图层； 对多模态地貌特征图层进行空间格网化，将待分析区域划分为基元网格；将基元网格定义为结构节点；基于结构节点的空间邻接关系与高程流向关系，构建包含异构边类型的场景结构图； 构建图特征融合网络，将场景结构图作为输入；所述图特征融合网络通过注意力机制聚合邻域信息，为各结构节点生成上下文特征向量；将所述特征向量输入至模式分类器，输出各结构节点的分类置信度； 采用梯度归因分析方法，计算所述分类置信度关于所述输入多模态地貌特征图层的梯度，并基于所述梯度生成特征显著性图与模型置信度图；对分类置信度进行空间插值与平滑处理，并融合所述特征显著性图与模型置信度图，生成目标区域的语义分割图并进行危险区划分。

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安徽水科数智信息技术有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区兴园社区服务中心红枫路55号安徽省水利科学研究院科研楼402-404室；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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