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龙图腾网获悉武汉大学;华能澜沧江水电股份有限公司申请的专利一种遥感影像滑坡制图方法及相关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：CN119205973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411189302.8，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种遥感影像滑坡制图方法及相关装置是由周伟;马刚;冉树浩;迟福东;翁永红;曹学兴;常晓林设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像滑坡制图方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像滑坡制图方法及相关装置，本发明采用的识别模型在训练时，构建输入视角一致性损失函数、特征视角一致性损失函数和模型视角一致性损失函数，强制将输入、特征、模型扰动滑坡制图结果与生成的弱数据增强扰动伪标签对齐，实现了多视角扰动的统一，拓宽了扰动空间，从而解决了滑坡制图存在一致性学习视角受限的问题，并有效降低滑坡制图的成本，为满足快速、低成本的抢险救灾和地质灾害调查任务提供了可靠的技术支撑。

本发明授权一种遥感影像滑坡制图方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像滑坡制图方法，其特征在于，包括： 对受灾区域的遥感影像进行分割，获得遥感影像块，并选取部分遥感影像块，构建训练集； 采用训练集训练学生模型，并将训练完成的学生模型作为识别模型；其中，在训练学生模型时，根据，以为目标构建输入视角一致性损失函数；根据，以为目标构建特征视角一致性损失函数；根据，以为目标构建模型视角一致性损失函数；为输入学生模型获得的滑坡识别结果，为无滑坡标记训练样本中的滑坡影像经过弱数据增强扰动后的结果；为经过CutMix数据增强扰动后的结果；为输入学生模型获得的滑坡识别结果，为依次经过强数据增强扰动、CutMix数据增强扰动后的结果；为输入学生模型获得的滑坡识别结果，并且在滑坡识别过程中，对学生模型中低密度区域与分割类别边界重合度最高阶段的隐藏层输出的特征施加特征扰动；为添加高斯噪声后输入教师模型获得的滑坡识别结果； 将分割获得的所有遥感影像块输入识别模型，获得各遥感影像块的滑坡识别结果，根据滑坡识别结果，获得受灾区域的滑坡制图结果； 上述对学生模型中低密度区域与分割类别边界重合度最高阶段的隐藏层输出的特征施加特征扰动，包括： 在通道维度对Fin进行求和并进行归一化运算得到，并构建与形状一致的空矩阵Fe；其中，Fin为学生模型中低密度区域与分割类别边界重合度最高阶段的隐藏层输出； 将与采样阈值进行逐像素值比较，对于大于采样阈值的像素，在Fe的相同位置填充0，对于小于采样阈值的像素，在Fe的相同位置填充1； 将Fin与填充后的Fe进行哈达玛积运算，获得施加特征扰动后的特征。

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武汉大学;华能澜沧江水电股份有限公司，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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