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龙图腾网获悉太湖流域管理局苏州管理局申请的专利基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统及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：CN120932100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511072829.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统及方法是由尤林贤;杨二强;卞婷婷;徐浩;祁峰;郑春锋;金照青;史益鲜;丁磊;钟惠钰;戚伟志;唐闻韬;戴晓烨;毛程阳;张宇虹;吴茜;叶罕之;刘志群;陈大勇;肖玉贺;郭宏瑞;于永;华益峰;刘亦翔;朱良;徐正哲;毛学勇设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统及方法，属于堤坝边坡检测技术领域。本发明包括任务规划模块、数据采集模块、特征提取模块、区域划分模块和险情发布模块，通过突出并聚焦于堤坝关键部位的重要特征，将浅层特征构建成图结构，通过节点间的特征传播与聚合，将局部特征信息扩展为包含全局语义信息的深层语义特征，同时捕捉深层语义特征的空间多尺度信息和时间变化趋势，能够更全面地描述堤坝的动态变化过程，识别与滑坡相关的特征模式，为每个像素点分配属于滑坡区域的概率值，建立多指标评估体系对滑坡程度和风险等级的量化评估，选取多个物理参数和特征参数作为评估指标，对滑坡区域进行更全面的风险评估。

本发明授权基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于无人机及遥感图像的堤坝滑坡险情区域识别系统，其特征在于，包括： 任务规划模块，配置为构建多维度环境感知模型并生成无人机飞行路径； 数据采集模块，配置为通过无人机上集成的传感器采集堤坝区域的遥感图像和多模态数据，将遥感图像和多模态数据配准并生成融合数据集，实时调取无人机采集的航拍图像并提取每次航拍图像采集对应的无人机飞行速度，根据航拍图像重叠区域面积变化标准差和无人机飞行速度差值标准差，调整无人机飞行速度； 特征提取模块，配置为利用基于注意力机制的卷积神经网络对融合数据集进行浅层特征提取，基于浅层特征构建拓扑图生成深层语义特征； 区域划分模块，配置为对深层语义特征进行滑坡特征识别，捕捉深层语义特征随时间的变化趋势并生成滑坡特征，依据滑坡特征的概率分布确定遥感图像的区域边界并生成滑坡区域，评估滑坡程度并将滑坡区域划分为不同风险等级的子区域； 险情发布模块，配置为根据滑坡区域、滑坡程度及子区域的风险等级生成滑坡险情报告，根据滑坡险情的严重程度划分不同预警级别，按照预警级别对应的发布渠道发送预警信息； 所述特征提取模块，包括： 浅层特征增强单元，配置为构建基于注意力机制的卷积神经网络，构建通道注意力子模块与空间注意力子模块； 所述通道注意力子模块通过对特征图在通道维度上进行全局平均池化和全局最大池化，获取不同通道的全局信息，经过多层感知机处理后，生成通道注意力权重；所述空间注意力子模块通过对特征图在空间维度上进行最大池化和平均池化操作，得到空间注意力权重； 所述通道注意力权重和空间注意力权重用于增强与堤坝结构、纹理和温度异常相关的通道特征和空间特征； 输入融合数据集至卷积神经网络中并提取遥感图像中堤坝区域的基础视觉特征、空间几何特征以及温度分布特征，输出为浅层特征； 拓扑关联挖掘单元，配置为对浅层特征进行编码，将每个特征向量映射为图结构中的节点，依据特征之间的空间位置关系与语义相似度，在节点之间建立边连接并生成特征关联拓扑图； 将特征关联拓扑图输入至图卷积网络进行特征传播与聚合，每个节点通过聚合其邻接节点的特征信息，并结合自身特征，更新自身的特征表示； 经过多层图卷积网络迭代，将节点的局部特征信息扩展为包含全局语义信息的深层语义特征； 所述区域划分模块，包括： 滑坡特征识别单元，配置为构建多尺度特征分析模型并输入深层语义特征，对深层语义特征进行多尺度卷积操作，获取不同尺度下的特征表示； 针对同一监测区域的多帧深层语义特征，采用循环神经网络结构分析特征随时间的变化趋势并捕捉堤坝区域的动态变化信息，识别出与滑坡相关的特征模式，生成包含时空信息的滑坡特征向量； 区域边界确定单元，配置为对滑坡特征向量进行增强处理，生成更多模拟滑坡场景的特征数据，将增强后的滑坡特征向量与非滑坡区域的特征向量一同输入至概率分类模型，通过模型训练得到每个像素点属于滑坡区域的概率值，生成概率分布图； 对概率分布图进行处理，通过计算概率分布的统计特征，动态确定最优分割阈值，将概率分布图划分为滑坡区域与非滑坡区域； 对于分割后的区域，去除孤立噪声点并平滑区域边界，确定遥感图像中的滑坡区域边界，输出滑坡区域范围。

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