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龙图腾网获悉成都理工大学;安徽建工公路桥梁建设集团有限公司;华南理工大学申请的专利多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统及边缘计算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：CN120180374B 。

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：202510661491.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统及边缘计算方法是由钱申春;程涛;戴客人;史先琳;宋丹青;刘晓丽;陶文斌;唐彬;郑虎;许龙设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统及边缘计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及边坡稳定性数据识别技术领域，尤其提供了一种多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统及边缘计算方法，系统包含环境感知子系统利用土壤湿度传感器监测土壤含水量的变化，通过位移传感器获取边坡的微小移动数据，以及使用压力传感器感应地面压力的变化；同时，预筛选出异常数据，形成融合数据集；数据分析子系统将融合数据集的异常数据转化为边坡稳定性的量化指标，通过分析土壤含水量、微小移动数据或\和地面压力的关联性，推断出边坡的潜在滑动风险；决策支持子系统根据潜在滑动风险的分析结果，提出具体的加固应对措施。本发明通过分析土壤含水量、微小移动数据及地面压力的关联性，综合推断出边坡的潜在滑动风险。

本发明授权多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统及边缘计算方法在权利要求书中公布了：1.一种多传感器融合的边坡稳定性智能分析系统，其特征在于，包含： 环境感知子系统，用于利用土壤湿度传感器监测土壤含水量的变化，通过位移传感器获取边坡的移动数据，以及使用压力传感器感应地面压力的变化；同时，预筛选出异常数据，形成融合数据集； 依据湿度‑位移‑压力的物理耦合规律，设置动态阈值；根据预设的波动趋势标准与动态阈值得到边坡数据检测网络中异常的土壤含水量、微小移动数据和地面压力的数据；动态阈值生成子模块，用于采用滑动时间窗口机制，构建基准阈值、趋势修正及空间修正的自适应判别标准；实施单点异常、局部异常及系统异常的三级判别机制；对确认的异常数据进行添加时空标记、附加置信度及记录演变过程的结构化处理；其中，基准阈值：基于历史稳定期数据建立初始判别标准；趋势修正：根据近期数据变化率调整阈值敏感度；空间修正： 依据传感器所在位置的风险权重差异化设置；单点异常：单个传感器数据超出动态阈值范围；局部异常：相邻传感器组出现协同异常；系统异常：三类参数呈现符合破坏机理的异常组合； 数据分析子系统，用于将融合数据集的异常数据转化为边坡稳定性的量化指标，通过分析土壤含水量、移动数据和地面压力的关联性，推断出边坡的潜在滑动风险； 耦合特征提取子模块用于根据待检测边坡的岩土体物理特性，建立湿度‑位移关联、位移‑压力关联及湿度‑压力关联的三类参数的关联分析框架；其中，湿度‑位移关联：分析渗流作用引发的土体变形响应；位移‑压力关联：监测土体滑动导致的应力重分布；湿度‑压力关联：评估孔隙水压力对有效应力的影响；通过三类耦合分析，系统性地覆盖边坡失稳的主要诱因；检查湿度、位移、压力的异常是否满足典型的边坡失稳组合模式；基于异常参数的数量、耦合强度及空间分布，划分局部低风险、局部高风险和系统性风险；其中主要诱因包含渗流、滑动、孔隙水压力异常；边坡失稳组合模式包含湿度上升→位移加速→压力骤降； 划分局部低风险未单参数异常，局部高风险未双参数异常，系统性风险未三参数异常； 决策支持子系统，用于根据潜在滑动风险的分析结果，提出具体的加固应对措施。

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