山东科技大学王刚获国家专利权
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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像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：CN119888391B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510345494.5，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法是由王刚;原粲茗;缪海宾;王恩茂;解树亮;郑金叶;沈俊男设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法，涉及图像识别技术领域，具体包括如下步骤：针对不同的超像素分割方法和分割数量，计算多个评估指标；对评估指标进行归一化处理，基于主成分分析PCA计算各个评估指标的权重；构建超像素分割综合评价计算方法，根据综合评分选择最优超像素分割方法及分割数量，并对滑坡图像进行初步超像素分割；构建改进的超像素区域邻接图RAG描述超像素之间的相似性，并采用归一化切割方法对滑坡图像进行超像素合并和分割；对滑坡图像进行去噪。本发明的技术方案克服现有技术中不能够在数据稀缺的条件下，精确识别并监测暴雨作用下的短时序滑坡变形区域的问题。
本发明授权基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应超像素分割融合的短时序滑坡图像识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，针对不同的超像素分割方法和分割数量，计算多个评估指标；评估指标包括：区域一致性、形状规则性、超像素间方差和分割时间； S2，对步骤S1中的评估指标进行归一化处理，基于主成分分析PCA计算各个评估指标的权重； S3，构建超像素分割综合评价计算方法，根据综合评分选择最优超像素分割方法及分割数量，并对滑坡图像进行初步超像素分割； S4，构建改进的超像素区域邻接图RAG描述超像素之间的相似性，并采用归一化切割方法对滑坡图像进行超像素合并和分割； S5，对经过步骤S4处理的滑坡图像进行去噪； 步骤S4中在构建区域邻接图时，引入亮度差异抑制因子，动态调整超像素间的相似度权重，相似度权重的计算公式为： ； 其中，、为超像素和的颜色均值；、为超像素和的亮度均值；、分别为颜色和亮度的标准差调节参数，为指数函数。
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