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龙图腾网获悉四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院申请的专利基于深度学习的滑坡灾害预警方法、设备、介质及产品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：CN120299220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510771624.1，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度学习的滑坡灾害预警方法、设备、介质及产品是由张群;屈伯强;宋泽毅;周琼;金圣杰;张磊;刘世康;王卓设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的滑坡灾害预警方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的滑坡灾害预警方法、设备、介质及产品，涉及地质灾害监测领域。首先获取遥感滑坡数据集并进行预处理，构建多模态数据集；多模态数据集中的每个样本均包括遥感图像、文本查询、非文本查询以及对应掩码；构建深度学习模型，包括编码器、DenseASPP模块、解码器以及预测头；编码器包括图像编码器、文本编码器和视觉采样器；将多模态数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于深度学习模型的训练、验证和测试，将训练完成的深度学习模型作为滑坡提取模型；采用滑坡提取模型识别遥感图像中的滑坡区域，并根据滑坡区域变化进行滑坡灾害预警，能够显著提高滑坡区域识别和滑坡灾害预警的效率和精度。

本发明授权基于深度学习的滑坡灾害预警方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的滑坡灾害预警方法，其特征在于，包括： 获取遥感滑坡数据集并进行预处理，构建多模态数据集；所述多模态数据集中的每个样本均包括遥感图像、文本查询、非文本查询以及对应掩码； 构建深度学习模型，所述深度学习模型包括编码器、DenseASPP模块、解码器以及预测头；所述编码器包括图像编码器、文本编码器和视觉采样器；所述DenseASPP模块是指密集连接空洞空间金字塔池化模块； 图像编码器的输入为遥感图像，输出为多尺度特征图；将多尺度特征图中分辨率较高但包含语义信息较少的特征图称为原始特征图；将多尺度特征图中分辨率较低但包含较强语义信息的特征图称为待增强特征图； 通过文本编码器将文本查询转换为文本提示； 遥感图像先由图像编码器提取出多尺度特征图，再通过视觉采样器将多尺度特征图和所有类型的非文本查询转换为视觉提示； 通过全景分割和引用分割的联合训练，在统一的图像-文本联合语义空间中实现视觉提示与文本提示的自然对齐； DenseASPP模块的输入为待增强特征图，通过对多尺度特征图中的待增强特征图进行特征增强和融合，得到增强后特征图；并且将增强后特征图与原始特征图共同作为待映射特征图； 待映射特征图与文本提示、视觉提示和记忆提示一同映射到图像-文本联合语义空间，经过尺度对齐操作，以统一的形式传递到解码器； 解码器通过带有掩码的自注意机制，将可学习查询与文本、视觉及记忆提示协同交互，输出掩码嵌入和类别嵌入； 预测头基于掩码嵌入和类别嵌入推理出掩码和语义概念；掩码代表了提取的滑坡区域，语义概念代表了预测的类别或语句； 将多模态数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于对深度学习模型进行训练、验证和测试，将训练完成的深度学习模型作为滑坡提取模型； 采用滑坡提取模型识别遥感图像中的滑坡区域，并根据滑坡区域变化进行滑坡灾害预警。

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四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院，其通讯地址为：610084 四川省成都市人民北路1段25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”。