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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种高分辨率图像滑坡检测与分割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：CN115601544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211258519.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种高分辨率图像滑坡检测与分割方法是由席江波;姜万冬;李振洪;赵哲;臧铭慧设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率图像滑坡检测与分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测与分割领域，具体涉及一种高分辨率图像滑坡检测与分割方法。本发明方法建立基于光学图像的滑坡检测分割网络模型，并利用迁移学习方法使模型对光学图像较少的老旧滑坡也可以进行检测和分割，从而快速地完成对滑坡的检测和分割，确定滑坡的新旧类型及具体分布，提高了检测效率，降低了成本。

本发明授权一种高分辨率图像滑坡检测与分割方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率图像滑坡检测与分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立滑坡光学遥感图像样本集； 步骤2，建立MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型； 步骤3，使用滑坡光学遥感数据集中的新发滑坡样本对MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型进行训练，得到训练后的MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型； 步骤4，根据训练后的MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型构建TL-MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型； 具体的，首先构建新的功能网络，新的功能网络包含两个大分支，一个大分支中特征通过全卷积网络生成掩膜，另一个大分支中特征通过全连接层后再分为两个小分支；一个小分支中特征依次通过全连接层和Softmax函数进行分类，另一个小分支中特征依次通过全连接层和Bboxreg进行坐标框坐标的确定；最后将掩膜、分类结果和坐标框添加至输入图像并输出，得到检测分割完成的滑坡图像； 然后将训练后的MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型中的功能网络替换为新的功能网络，得到TL-MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型； 步骤5，使用滑坡光学遥感数据集中的老旧滑坡样本对TL-MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型进行训练，得到训练后的TL-MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型； 步骤6，使用训练后的TL-MaskR-CNN滑坡检测分割网络模型对滑坡图像进行检测和分割。

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