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龙图腾网获悉中铁建设集团成都建筑工程有限公司;中铁建设集团有限公司申请的专利高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估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：CN121191101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511739021.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估方法是由李聪;胡杰;冯万庆;赵延亮;邵引周;黄帅;严成虎;黄旭东;司国英;汪光云;徐剑;何海军;欧翰霖;胡扬;宋超;孟春强;曾学兵;王桂兰;熊洪练;黄杰设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估方法，属于高陡边坡智能建造技术领域的技术领域，包括：获取高陡边坡图像；提取高陡边坡图像的特征点，并构建高陡边坡沉降位移数据库；基于图卷积神经网络，构建特征匹配网络模型；采用高陡边坡沉降位移数据库训练特征匹配网络模型；将新获取的高陡边坡图像输入特征匹配网络模型中进行特征匹配，提取两张高陡边坡图像的关键点对；基于关键点对，计算高陡边坡多测点沉降位移数据；根据高陡边坡多测点沉降位移数据，进行高陡边坡运营状态风险评估和预警，对高陡边坡及其邻近交通设施的安全运营以及防灾减灾有重要意义。

本发明授权高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种高陡边坡运营状态非接触视觉沉降位移监测与运营状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取高陡边坡图像； S2、提取高陡边坡图像的特征点，并构建高陡边坡沉降位移数据库； S3、基于图卷积神经网络，构建特征匹配网络模型； S4、采用高陡边坡沉降位移数据库训练特征匹配网络模型； S5、将新获取的高陡边坡图像输入特征匹配网络模型中进行特征匹配，提取两张高陡边坡图像的关键点对； S6、基于关键点对，计算高陡边坡多测点沉降位移数据； S7、根据高陡边坡多测点沉降位移数据，进行高陡边坡运营状态风险评估和预警； 所述S4具体包括以下分步骤： S41、对关键点位置进行编码，并将其作为图的节点； S42、采用自注意力与交叉注意力机制交替进行节点特征更新； S43、基于更新后的节点特征，得到节点特征的匹配特征； S44、根据匹配特征，计算相邻两张高陡边坡图像的匹配分数矩阵，采用dustbin扩展和Sinkhorn正则化依次处理匹配分数矩阵，得到匹配概率矩阵； 所述S41中，编码器通过逐层堆叠的特征投影网络将位置编码映射到与特征描述子维度相同的特征空间，同时引入可学习标量修正方法，对置信度进行可学习标定，其表示为： 式中，表示融合后的统一特征；表示关键点的特征描述子；表示位置编码的堆叠式特征投影；表示关键点位置；为可学习标量；表示置信度信息的堆叠式特征投影；表示关键点置信度； 所述S42中，采用自注意力与交叉注意力机制交替进行节点特征更新，其更新过程为： 式中，表示第层时i点的特征表示；表示第层时i点的特征表示；表示堆叠式特征投影网络；表示第层信息聚合；表示拼接处理； 其中，采用注意力的机制计算信息聚合，其表示为： ，， 式中，表示查询向量；表示可学习线性变换矩阵；表示可学习线性层变换偏置参数；表示键向量；表示可学习线性变换矩阵；表示邻居节点j在第层的特征向量；表示可学习线性层变换偏置参数；表示值向量；表示可学习线性变换矩阵；表示可学习线性层变换偏置参数；表示在当前一层消息传递中，节点i允许与之交互的邻居集合所对应的边集；表示改进后的注意力打分； 通过在每层的自注意力与交叉注意力打分中加入与相对位置相关的可学习二维偏置与正余弦相对位置编码进行改进，进而计算得到改进后的注意力打分，其具体表示为： 计算注意力打分： 基于注意力打分，在交叉注意力之前，为每个查询点构造候选集，进而计算得到改进后的注意力打分： 式中，为描述子维度；表示可学习的相对位置偏置函数；表示相对位置；表示节点i的位置向量；表示邻居节点j的位置向量；表示相对位置偏置的堆叠式特征投影；为周期角特征，为欧氏距离，为方向角度；表示查询点构造候选集。

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