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龙图腾网获悉中国铁建大桥工程局集团有限公司;中国铁路设计集团有限公司;北京交通大学;杭绍台铁路有限公司申请的专利一种复杂山区高边坡局部变形监测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：CN121053571B 。

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：202511596305.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种复杂山区高边坡局部变形监测方法及系统是由黄群广;朱力;王雨权;樊立龙;张广涛;詹刚;李伟超;杨志程;陈国良;李锋刚;张斌;徐保学;朱兴东设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂山区高边坡局部变形监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出的一种复杂山区高边坡局部变形监测方法及系统，涉及边坡变形监测技术领域。通过卫星数据生成形变速率图，结合无人机LiDAR点云提取裂缝特征及地面传感器位移数据，构建了从宏观趋势到微观细节的多尺度监测体系。基于LSTM与随机森林的混合模型，融合环境变量与裂缝扩展速率，实现滑坡概率预测及动态预警。通过GIS图层叠加与Otsu算法自动识别高风险区域。通过本申请的技术方案可实现提前预警滑坡风险，为山区地质灾害防治提供了高精度、高效率及强适应性的技术支撑。

本发明授权一种复杂山区高边坡局部变形监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂山区高边坡局部变形监测方法，其特征在于，该方法包括： S1：根据第一卫星数据确定第一形变趋势图，对所述第一形变趋势图进行第一风险分析处理，以获得高风险区域坐标列表； S2：根据所述高风险区域坐标列表、第一无人机点云数据和地面传感器数据，获得第一裂缝扩展预测结果； S3：采集第一气象环境数据，确定出环境变量矩阵； S4：根据所述第一裂缝扩展预测结果和所述环境变量矩阵，确定出滑坡风险动态预警图； 所述S1包括： S11：采集第一卫星数据并执行第一分析处理操作，以获得第一形变速率时间序列； S12：根据所述第一形变速率时间序列训练获得形变趋势图确定模型，并输出第一形变趋势图； S13：根据所述第一形变趋势图在第一GIS图中添加第一风险图层，以获得形变风险GIS图，基于所述形变风险GIS图输出高风险区域坐标列表； 所述S2包括： S21：根据所述高风险区域坐标列表采集第一无人机点云数据，对所述第一无人机点云数据进行第一形变速率配准处理，以获得第一裂缝特征图； S22：对地面传感器数据进行第一融合处理，以获得地面传感器位移特征图； S23：将所述第一裂缝特征图和所述地面传感器位移特征图输入至裂缝融合预测模型中，以输出第一裂缝扩展预测结果。

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中国铁建大桥工程局集团有限公司;中国铁路设计集团有限公司;北京交通大学;杭绍台铁路有限公司，其通讯地址为：300300 天津市滨海新区自贸试验区(空港经济区)中环西路32号；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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