中国地质大学(武汉)李朋磊获国家专利权
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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于多尺度特征融合的滑坡检测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：CN116740521B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310738316.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多尺度特征融合的滑坡检测方法及系统是由李朋磊;王毅设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多尺度特征融合的滑坡检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的滑坡检测方法及系统，涉及遥感领域，该方法包括：获取目标区域的遥感图像；将遥感图像输入训练后的滑坡检测模型，在模型的编码器部分基于局部几何模块、残差学习模块、整体相关模块分别提取底层、中层和高层语义特征，并在解码器部分基于局部几何模块与整体相关模块对编码器中提取的不同尺度特征进行融合后，输出滑坡分割结果；其中，局部几何模块、残差学习模块基于卷积神经网络构建，整体相关模块基于Transformer网络构建，滑坡检测模型根据标有滑坡标签的遥感图像训练后得到。该方法不仅充分地提取了多层次特征还将多种特征有效融合，避免了计算冗余和梯度消失问题，提高了滑坡检测模型精度。
本发明授权基于多尺度特征融合的滑坡检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的滑坡检测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的遥感图像； 将所述遥感图像输入训练后的滑坡检测模型，在模型的编码器部分基于局部几何模块、残差学习模块、整体相关模块分别提取底层、中层和高层语义特征，并在解码器部分基于局部几何模块与整体相关模块对编码器中提取的不同尺度特征进行融合后，输出滑坡分割结果； 其中，所述局部几何模块、残差学习模块基于卷积神经网络构建，所述整体相关模块基于Transformer网络构建，所述滑坡检测模型根据标有滑坡标签的遥感图像训练后得到；局部几何模块包括卷积核大小为3的卷积运算、批归一化和线性修正单元激活函数；残差学习模块包括两个卷积操作、批归一化和线性修正单元激活函数；整体相关模块用于运用块嵌入操作将输入图像调整为一系列子块，之后，实施归一化、多层感知以及跳跃连接操作进行特征处理。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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