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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于AI推理的多源洪水数据分析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：CN121352562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511903002.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于AI推理的多源洪水数据分析方法及系统是由刘懿;蔡进;舒海润;郭俊;方杭健;李民顺;马烜设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI推理的多源洪水数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及水文水资源的智能分析技术领域，公开了一种基于AI推理的多源洪水数据分析方法及系统。该方法通过多源数据融合与精准采集，整合了多渠道的数据，采用机器视觉结合自然语言处理的双引擎驱动的多模态AI解析技术，对多源数据的影像数据进行像素级目标检测与时空分析，同步从多源数据的文本数据中提取关键事件要素，经坐标映射与特征融合实现多模态数据深度解析，为洪水参数反演提供高精度基础数据。这种基于多源数据与AI推理的方法提升了数据共享的便利性，提高了时空覆盖率，进一步提高了最后的分析精度。

本发明授权一种基于AI推理的多源洪水数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI推理的多源洪水数据分析方法，其特征在于，包括： S1：确定待调查区域的空间范围； S2：基于所述空间范围对待调查区域进行多源数据采集，所述多源数据的类型包括文本数据和影像数据； S3：对所述文本数据和影像数据进行复核； S4：基于机器视觉与自然语言处理对复核后的多源数据进行多模态数据 AI 解析，提取多源数据中的洪水关键信息； S5：对所述洪水关键信息进行遥感校正与倾斜摄影拟合处理得到地理匹配结果； S6：根据所述地理匹配结果计算洪水的关键参数； S7：对所述洪水的关键参数进行质量校验并构建洪水资料库； 所述S4包括： S41：采用机器视觉对洪水的影像数据进行解析，以洪水影像、地理参照物样本为训练集进行预训练得到YOLOv8模型，基于洪水的影像数据中的视频和图片执行抽帧操作得到图像帧，将图像帧输入YOLOv8模型进行目标检测，获取输出的目标结果，所述目标结果的内容包括：参照物坐标、淹没范围以及水位信息； S42：基于自然语言处理文本，调用预训练的BERT微调模型提取文本数据中的实体信息生成要素对照表，所述实体信息包括事件时间、事件地点、灾情描述； S43：基于所述目标结果和所述实体要素对照表生成洪水关键信息； 所述S5包括： S51：读取遥感影像的地理校正参数，且所述地理校正参数包括，将机器视觉解析的参照物坐标转换为 WGS84 经纬度坐标，满足如下关系式： ； 其中，为转换后的真实地理坐标； S52：对预先采集到的待调查区域的倾斜摄影三维点云数据和数字高程模型DEM 数据进行叠加，为获取坐标对应的高程，结合三维点云数据识别的基准参照点与待求点的点云高度与，计算高程，满足如下关系式： ； 其中，为点云数据中基准参照点准确数字高程值； 所述洪水的关键参数包括水位和淹没深度； 所述S6包括： S61：采用参照物关联法基于所述地理匹配结果计算洪水的水位：明确影像数据中识别到的参照物，获取参照物的设计高度及底部高程，结合机器视觉识别的淹没比例计算水位，计算关系式如下： ； S62：采用数字高程叠加加法计算淹没深度：利用调查区域的数字高程数据对淹没范围进行逐像元分析，计算每个像元的淹没深度，如下： ； 其中，调查区域的数字高程数据是调查区域的所有高程的集合。

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