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龙图腾网获悉华能澜沧江水电股份有限公司;哈尔滨工业大学(威海);华软科技股份有限公司申请的专利一种基于多方向边缘-坡度信息增强的滑坡识别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：CN121095736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511278890.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多方向边缘-坡度信息增强的滑坡识别方法是由周华;于子茵;郑雪筠;丁倩;欧阳习斌;冯旗;柴婷婷;张建忠;丁伟;王刚;沈凤群;江慧设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多方向边缘-坡度信息增强的滑坡识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多方向边缘‑坡度信息增强的滑坡识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取库区图像，并进行预处理；步骤2：基于深度学习框架，构建滑坡识别模型；步骤3：训练并测试滑坡识别模型；步骤4：使用训练好的滑坡识别模型进行滑坡识别；步骤2中的滑坡识别模型为Backbone–Neck–Head三阶段架构。本发明的方法，旨在实现对微小滑坡目标的高精度定位、复杂地貌结构的高效建模以及在计算资源受限平台上的轻量化部署。

本发明授权一种基于多方向边缘-坡度信息增强的滑坡识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多方向边缘-坡度信息增强的滑坡识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取库区图像，并进行预处理； 步骤2：基于深度学习框架，构建滑坡识别模型； 步骤3：训练并测试滑坡识别模型； 步骤4：使用训练好的滑坡识别模型进行滑坡识别； 步骤2中的滑坡识别模型为Backbone–Neck–Head三阶段架构； Backbone部分包括依次连接的：两个CBS模块，用于对图像进行基础纹理与边缘特征提取，并实现初步下采样；两个CSP模块，用于实现多阶段特征融合；MVM模块，用于提取深层特征并增强边界与坡度信息表达；MSAVM模块，在32分辨率下进行全局语义建模与特征对齐，用于提取底层特征； Neck部分包括：三个BHFM模块，分别连接Backbone部分的两个CSP模块和MVM模块，用于将特征分解为高频与低频两部分并进行加权融合；三个MVM模块，分别连接三个BHFM模块，第一层的MVM模块与第二层的MVM模块连接，第二层的MVM模块与第三层的MVM模块连接，用于实现多尺度语义增强；两个CCGM模块，上层的CCGM模块与第一层的MVM模块和下层的GGGM模块连接，下层的CCGM与第二层和第三层的MVM模块连接，用于补充上下文信息与细粒度特征表达；SPPF模块，连接Backbone部分的MSAVM模块，用于完成多感受野融合；MSAVM模块，与SPPF模块连接，实现特征对齐与增强，且与第三层的MVM模块连接，通过残差路径保持主干信息流动； MVM模块和MSAVM模块内嵌DEHB模块，MSAVM模块在MVM模块的基础上融合多头自注意力机制； DEHB模块包括：水平深度卷积、垂直深度卷积、特征拼接、通道注意力机制、1×1卷积以及仿坡度模拟模块；特征拼接用于拼接水平深度卷积和垂直深度卷积的输出；特征拼接、通道注意力机制、1×1卷积以及仿坡度模拟模块依次连接；仿坡度模拟模块包括：主分支和残差分支，主分支包括：归一化、线性映射、深度可分离卷积、SiLU激活函数、2D-Scan算子以及归一化，残差分支包括：线性映射，主分支输出和残差分支输出在加法融合后，经线性映射生成最终输出。

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华能澜沧江水电股份有限公司;哈尔滨工业大学(威海);华软科技股份有限公司，其通讯地址为：650200 云南省昆明市官渡区世纪城中路1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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