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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国自然资源航空物探遥感中心;青岛瑞翰科技集团有限公司申请的专利隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法、系统和电子设备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：CN116580190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310405604.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法、系统和电子设备是由路子力;彭岳星;于峻川;孙宗军;葛大庆设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法、系统和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及滑坡识别技术领域，尤其涉及一种隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法、系统和电子设备，提出了目标级对比学习的滑坡目标分类网络和准目标级对比学习的滑坡语义分割网络的交替训练迭代优化的模型协同方法，利用准确性高的目标级对比学习的滑坡目标分类网络去监督高复杂度的准目标级对比学习的滑坡语义分割网络的特征提取，实现特征提取的可靠性提升，实验结果表明本发明能同时提高滑坡的目标级识别准确率与隐蔽滑坡轮廓识别的准确性。

本发明授权隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法、系统和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种隐蔽滑坡目标识别与语义分割方法，其特征在于，包括： S1、建立包括目标级对比学习的滑坡目标分类网络和准目标级对比学习的滑坡语义分割网络的隐蔽滑坡智能判识模型，所述目标级对比学习的滑坡目标分类网络包括分类器，以及两个结构相同且共享网络参数的孪生网络结构的第一编码器和第二编码器，所述准目标级对比学习的滑坡语义分割网络包括第三编码器和译码器，所述第三编码器的结构与所述第一编码器的结构相同； 所述目标级对比学习的滑坡目标分类网络用于：通过所述第一编码器提取第一输入图像的语义特征，通过所述第二编码器提取第二输入图像的语义特征，对所述第一输入图像的语义特征和所述第二输入图像的语义特征进行通道拼接，得到用于表征所述第一输入图像和所述第二输入图像的高维特征图，所述分类器根据所述高维特征图得到所述第一输入图像和所述第二输入图像共同对应的类置信度； 所述准目标级对比学习的滑坡语义分割网络用于：通过所述第三编码器提取第三输入图像的语义特征，利用所述译码器，基于所述第三输入图像的语义特征计算所述第三输入图像中每个像素的类置信度，根据每个像素的类置信度，得到像素级滑坡识别结果； S2、基于数据集，将所述目标级对比学习的滑坡目标分类网络训练至收敛； S3、提取收敛后的目标级对比学习的滑坡目标分类网络中的第一编码器或第二编码器的网络参数，加载到所述第三编码器并冻结，然后采用所述准目标级对比学习策略，对所述译码器进行训练至收敛； S4、解锁所述第三编码器的网络参数，采用所述准目标级对比学习策略，对所述准目标级对比学习的滑坡语义分割网络进行训练至收敛； S5、提取收敛后的准目标级对比学习的滑坡语义分割网络中的第三编码器的网络参数，加载到当前的第一编码器和第二编码器，返回执行S2，直至得到符合预设条件的准目标级对比学习的滑坡语义分割网络，得到训练好的隐蔽滑坡智能判识模型； S6、利用所述训练好的隐蔽滑坡智能判识模型进行滑坡识别。

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北京邮电大学;中国自然资源航空物探遥感中心;青岛瑞翰科技集团有限公司，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城路10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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