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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司;中国科学院空天信息创新研究院;西南交通大学;成都理工大学;中国铁路广州局集团有限公司;中交第一公路勘察设计研究院有限公司申请的专利一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能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：CN120107808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510600195.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能识别方法是由刘桂卫;孙琪皓;张红;张瑞;董秀军;薛双纲;许璐;樊昱坤;李志鹏;王飞;张璇钰;闻济舟;吴臻林;刘卫民设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能识别方法，包括：对多模态遥感数据进行归一化处理；构建像素级跨模态视觉转换器；构建像素级跨模态注意力模块，包括像素自注意子模块、像素互注意子模块和层适应混合模块；引入层适应性噪声机制，自适应调节不同层级中模态内自注意和模态间互注意的权重比例；构建关系判别器，通过评估空间对应点模态间差异性，调制注意力计算过程；训练模型，采用多任务损失函数包括语义分割损失和边界感知损失联合优化，生成隐蔽性地质灾害分割结果。该方法充分利用RGB光学影像、InSAR形变速率图像和DEM高程数据的互补信息，通过高效的像素级跨模态融合机制，实现对隐蔽性地质灾害的精准识别。

本发明授权一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种隐蔽性地质灾害多模态遥感智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对多模态遥感数据包括光学RGB影像、InSAR形变图和DEM地形数据进行归一化处理，将不同模态数据映射到统一特征空间； 构建像素级跨模态视觉转换器，包括多模态编码器和解码器；编码器采用多阶段结构提取多尺度特征，各阶段中整合像素级跨模态融合模块；解码器基于多层感知机整合多模态编码特征生成分割预测； 构建像素级跨模态注意力模块，包括像素自注意子模块、像素互注意子模块和层适应混合模块，通过像素对齐实现线性复杂度的高效跨模态注意力机制； 构建层适应性噪声机制，自适应调节不同层级中模态内自注意和模态间互注意的权重比例，平衡不同深度层的模态融合程度； 构建关系判别器，通过评估空间对应点模态间差异性，调制注意力计算过程，增强互补信息提取能力； 训练模型，采用多任务损失函数包括语义分割损失和边界感知损失联合优化，生成隐蔽性地质灾害分割结果； 所述像素自注意子模块的计算公式为： 其中，为查询、键和值矩阵，为可学习的投影权重，d为注意力头的维度，T为转置符号；像素互注意子模块仅在空间位置对齐的像素间建立连接，其计算公式为： 其中，Qi，n、Kj，n和Vj，n分别表示位置n处模态i的查询以及模态j的键和值，Ri，j为关系判别器； 所述关系判别器的结构设计为： Ri,jXi,Xj＝σMLP[Xi；Xj]； 其中，[Xi；Xj]表示特征连接操作，MLP为多层感知机，σ为Softmax函数；关系分数用于调制互注意力中的键值计算：其中，⊙表示元素级乘法，Kj为由模态索引j得出的键值，为计算更新后的键值。

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路设计集团有限公司;中国科学院空天信息创新研究院;西南交通大学;成都理工大学;中国铁路广州局集团有限公司;中交第一公路勘察设计研究院有限公司，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区天津自贸试验区(空港经济区)东七道109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”。