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龙图腾网获悉河海大学申请的专利土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置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：CN115187876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210498401.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置是由苏怀智;周仁练;刘明凯;吴文源设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置，包括：利用无人飞行平台连续并具有一定重叠度地拍摄土石堤坝现场的红外图像；将红外图像输入训练获得的深度卷积神经网络模型，深度卷积神经网络模型预测输出堤坝渗漏类型。本发明提供的土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置，采用分布式箱型地面站获取堤坝渗漏类型，具有强大的灵活性，解决了单一无人飞行平台因续航时间有限难以完成超长堤坝巡测的难题。

本发明授权土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.土石堤坝渗漏险情无人机载式自动巡测与预警方法，其特征在于，包括：对超长或位置分散的土石堤坝现场的范围进行划分，在土石堤坝现场的选定位置布设若干分布式箱型地面站，每个分布式箱型地面站配置若干个无人飞行平台； 明确每一个分布式箱型地面站所控制的无人飞行平台的探测作业范围、飞行路径和飞行作业时刻； 利用无人飞行平台连续并具有一定重叠度地拍摄土石堤坝现场的红外图像； 将红外图像输入最终的深度卷积神经网络模型，深度卷积神经网络模型预测输出堤坝渗漏类型； 训练获得深度卷积神经网络模型，包括： 构建深度卷积神经网络模型； 利用堤坝渗漏红外图像数据库训练深度卷积神经网络模型，堤坝渗漏红外图像数据库包括在不同距离和不同角度下采集的正常状态下土石堤坝现场坡面和正常状态下水面的红外图像、低温管涌状态下的红外图像、高温管涌状态下的红外图像、低温坡面渗漏状态下的红外图像和高温坡面渗漏状态下的红外图像； 基于特征提取器AlexNet和求解器Adam，深度卷积神经网络模型构建作为输入的红外图像和作为输出的堤坝渗漏类型的映射关系，迭代训练深度卷积神经网络模型的参数； 满足迭代停止条件后，获得最终的深度卷积神经网络模型； 其中，深度卷积神经网络模型的构架包括特征提取器AlexNet、fc-replaced层、sof-replaced层和out-replaced层，特征提取器AlexNet、fc-replaced层、sof-replaced层和out-replaced层依次连接； 其中，堤坝渗漏类型包括正常、低温管涌、高温管涌、低温坡面渗漏或高温坡面渗漏，若堤坝渗漏类型为低温管涌、高温管涌、低温坡面渗漏或高温坡面渗漏，则向移动终端发送预警信息。

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