中国安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学覃壮恩获国家专利权
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龙图腾网获悉中国安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学申请的专利基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法以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:CN121258216B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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:202511811971.9,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法以及装置是由覃壮恩;谭力;贺宁波;余文;王向鹏;刘世祥设计研发完成,并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法以及装置在说明书摘要公布了:本申请实施例公开了一种基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法以及装置;本申请实施例从公路边坡区域中确定待干预边坡区域;模拟待干预边坡区域的雪崩运动路径得到雪崩流动中心线和雪崩堆积到达线;在雪崩堆积到达线与公路设施缓冲区存在空间交集的情况下,沿雪崩流动中心线选取候选干预点,并根据待干预边坡区域在坡降方向的地形曲率,筛选位于候选干预点的预设范围内的点,得到优选干预点;过滤优选干预点得到目标干预点;在基于目标干预点对待干预边坡区域实施积雪人工干预后,根据待干预边坡区域的第一积雪数据和第二积雪数据之间的差异,对待干预边坡区域进行雪崩人工干预的评估。在本申请实施例中,提升雪崩灾害防治的科学性与可靠性。
本发明授权基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法以及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于多源数据的公路高边坡雪崩人工治理效果评估方法,其特征在于,包括: 获取公路边坡区域的地形数据、气象数据和第一积雪数据,所述公路边坡区域为邻接公路、且处于道路路基上方的边坡区域; 基于所述地形数据、所述气象数据和所述第一积雪数据,从所述公路边坡区域中确定待干预边坡区域,包括: 基于所述地形数据和所述第一积雪数据,计算雪崩易发指数,所述雪崩易发指数表征公路边坡区域在地形和积雪覆盖状态下,发生雪崩的容易程度; 根据所述气象数据和所述第一积雪数据,计算雪崩触发指数,所述雪崩触发指数表征公路边坡区域在当前气象和积雪物理状态下,触发雪崩的容易程度; 对所述雪崩易发指数和所述雪崩触发指数进行加权融合处理,得到雪崩危险指数; 根据所述雪崩危险指数,从所述公路边坡区域中确定待干预边坡区域; 对所述待干预边坡区域的雪崩运动路径进行模拟处理,得到雪崩流动中心线和雪崩堆积到达线,所述第一积雪数据包括积雪厚度和积雪密度,包括: 根据所述待干预边坡区域的地形数据,获取摩擦系数和阻力系数; 通过雪崩动力学模型,根据所述积雪厚度、所述积雪密度、所述摩擦系数和所述阻力系数,对所述待干预边坡区域的雪崩运动路径进行模拟处理,得到雪崩流动中心线和雪崩堆积到达线; 在所述雪崩堆积到达线与公路设施缓冲区存在空间交集的情况下,沿所述雪崩流动中心线选取候选干预点,并根据所述待干预边坡区域在坡降方向的地形曲率,对位于所述候选干预点的预设范围内的点进行筛选,得到优选干预点; 基于积雪干预设备的作业安全约束,对所述优选干预点进行过滤,得到目标干预点; 在基于所述目标干预点对所述待干预边坡区域实施积雪人工干预后,获取所述待干预边坡区域的第二积雪数据,并根据所述待干预边坡区域的第一积雪数据和第二积雪数据之间的差异,对所述待干预边坡区域进行雪崩人工干预的评估,得到评估指标,所述评估指标反映待干预边坡区域的雪崩人工治理效果,第一积雪数据包括第一积雪覆盖区域和第一地表积雪后向散射强度,第二积雪数据包括第二积雪覆盖区域和第二地表积雪后向散射强度; 所述根据所述待干预边坡区域的第一积雪数据和第二积雪数据之间的差异,对所述待干预边坡区域进行雪崩人工干预的评估,得到评估指标,包括: 根据所述待干预边坡区域的第一积雪覆盖区域和第二积雪覆盖区域之间的差值,确定积雪实际清除区域; 根据所述待干预边坡区域的第一地表积雪后向散射强度和第二地表积雪后向散射强度之间的差值,确定散射强度变化区域; 从所述散射强度变化区域中确定区域连通的散射强度变化区域,得到积雪预测清除区域; 基于所述积雪实际清除区域和所述积雪预测清除区域,对所述待干预边坡区域进行雪崩人工干预的评估,得到评估指标。
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