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龙图腾网获悉陇东学院申请的专利一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理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：CN119622650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510159501.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理方法是由杜婷;杨阳;曹李祥设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理方法。包括：采集原始监测数据，将原始监测数据传输至边缘计算节点进行预处理，得到监测数据；采用动态加权协同融合机制对监测数据进行融合，得到融合数据；使用自适应加权小波变换算法对融合数据进行特征提取，得到小波变换系数，并作为多维度特征；基于小波变换系数，计算小波变换的幅度；对多维度特征进行加权重构，得到加权重构后的综合特征，并将加权重构后的综合特征上传至数据中心。解决了滑坡监测依赖集中式的数据处理方式，导致数据传输过程中的延迟和网络负载过重，在面对大规模实时数据时，难以保证数据处理的实时性和准确性的技术问题。

本发明授权一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集原始监测数据，将原始监测数据传输至边缘计算节点进行预处理，得到监测数据；采用动态加权协同融合机制对监测数据进行融合，得到融合数据，数据融合公式如下： ，其中，是在时间点的融合数据；是时间变量；是传感器的数量；是传感器索引变量；是第个传感器的动态权重；是第个传感器的方差；是第个传感器的均值；是第个传感器的均值的平方；是传感器索引变量，表示第个传感器，在数据融合公式中表示与第个传感器进行相关性分析的其他传感器；是第个传感器与第个传感器之间的协方差，用于度量第个传感器与第个传感器的监测数据序列之间的线性关系，反映第个传感器与第个传感器在滑坡监测中的相互影响；是第个传感器的标准差；是第个传感器的标准差；和分别是第个传感器和第个传感器的监测数据序列；是第个传感器在时间点的可靠性因子；是经过预处理后得到的第个传感器的监测数据； S2：使用自适应加权小波变换算法对融合数据进行特征提取，得到小波变换系数，所述自适应加权小波变换算法是基于小波变换的动态数据处理方法，通过引入自适应尺度因子，根据融合数据的变化动态调整小波变换的尺度，自适应尺度因子计算公式如下： ，其中，是自适应尺度因子；是在时间点的融合数据；是时间间隔；是融合数据的标准差； 在自适应加权小波变换算法的实现过程中，基于自适应尺度因子，结合特定尺度和尺度平移参数，得到小波变换系数，形成多维度特征，小波变换系数的计算公式为： ，其中，是在时间点小波变换系数；是第个特定尺度；是第个尺度平移参数；是时间变量；是小波变换的时间窗口；是时间积分变量；是在时间点的融合数据；是在时间点的融合数据；是母小波函数；是融合数据的标准差；是融合数据变化的加权项； 并将小波变换系数作为多维度特征； S3：基于小波变换系数，计算小波变换的幅度；基于小波变换的幅度对多维度特征进行加权重构，得到加权重构后的综合特征，并将加权重构后的综合特征上传至数据中心，进行可视化处理；所述综合特征用于监测滑坡区域在时间点的整体变化趋势。

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