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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种山洪灾害预警方法及系统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：CN119229619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411276078.6，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种山洪灾害预警方法及系统是由林凯荣;罗威设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种山洪灾害预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种山洪灾害预警方法及系统，该方法包括：获取云层图像数据；基于预训练的深度学习模型对所述云层图像数据进行处理，得到预测雨量序列；构建水文水动力模型并进行情景模拟，划定受灾阈值雨量；结合所述预测雨量序列和所述受灾阈值雨量进行预警。该系统包括：图像获取模块、雨量预测模块、阈值确定模块和预警模块。通过使用本发明，能够提前进行山洪灾害预警，可为山洪灾害争取重要的救灾避险时间，并且，由于雨量预测模块结合了气压观测以及基于深度学习的云层可降雨量估算方法，使得其预测精度有较好的保障。本发明可广泛应用于自然灾害预警领域。

本发明授权一种山洪灾害预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种山洪灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取云层图像数据，监测气压数据，所述云层图像数据包括临近历史观测数据和实时云层摄影数据； 基于预训练的深度学习模型对所述云层图像数据进行处理，得到预测雨量序列，其具体包括，根据所述临近历史观测数据，计算晴空背景亮度序列；根据所述实时云层摄影数据，划分为云层区域和晴空区域；对所述晴空区域提取亮度值，并对所述云层区域进行时空插值，得到晴空背景亮度序列；根据所述实时云层摄影数据和所述晴空背景亮度序列，进行亮度相减，得到校正后的云层亮度；将所述校正后的云层亮度输入至预训练的深度学习模型，输出预测雨量序列； 模型架构融合卷积神经网络、长短期记忆网络，输入数据为云层影像序列和气压监测序列；LSTM层用于处理云层时间动态及气压时间动态；3D卷积层用于云量感知；Dropout层用于防止模型过拟合；中间层用于匹配云层时间动态以及气压时间动态；利用全连接层输出未来的预测降雨序列； 构建水文水动力模型并进行情景模拟，划定受灾阈值雨量； 结合所述预测雨量序列和所述受灾阈值雨量进行预警。

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