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龙图腾网获悉广州华水生态科技有限公司申请的专利一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监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：CN121346714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511891569.6，技术领域涉及：G01B15/06；该发明授权一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监测方法及系统是由周理想;刘学山;徐益;王国华;刘涛;郭凯;刘炎炎;杨上镔;刘思材设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监测方法及系统，涉及大坝变形监测技术领域，本申请获取大坝监测点的第一位移数据及环境数据，并结合摄影测量数据生成大坝表面模型。基于该表面模型进行测量得到原始位移数据，再使用补偿模型并融合环境数据，计算出大坝的真实变形数据。将该真实变形数据与外部获取的地表形变数据和沉降数据相结合，生成能全面反映大坝状态的综合变形数据与沉降分布数据。通过从这些综合数据中提取关键特征，并对特征进行处理，实现对异常模式的识别和对未来变形趋势的预测。根据识别出的异常和预测的趋势，生成相应的预警信息。本申请能够实现对大坝变形的高精度、多源融合监测与趋势预警。

本发明授权一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合GNSS和外部环境参量的混凝土大坝高精度变形监测方法，其特征在于，包括： 获取第一位移数据和环境数据，所述第一位移数据为通过GNSS接收机采集的大坝监测点的位移数据，所述环境数据包括温度数据、湿度数据和水位数据； 获取摄影测量数据，基于所述摄影测量数据和所述第一位移数据，生成大坝表面模型； 基于所述大坝表面模型，进行测量，以得到原始位移数据，并基于所述原始位移数据和所述环境数据，并使用补偿模型，生成第二位移数据；所述第二位移数据为大坝的变形数据； 获取地表形变数据和沉降数据，基于所述地表形变数据、所述第二位移数据和所述沉降数据，生成综合变形数据和沉降分布数据； 从所述综合变形数据和所述沉降分布数据提取关键特征，对所述关键特征进行处理，以识别异常模式并预测变形趋势； 基于所述异常模式和所述变形趋势，生成预警信息； 所述基于所述大坝表面模型，进行测量，以得到原始位移数据，并基于所述原始位移数据和所述环境数据，并使用补偿模型，生成第二位移数据，包括： 基于所述大坝表面模型，确定全站仪的测量点位； 驱动所述全站仪对所述测量点位进行激光测量，通过多次激光测量，获取每个测量点位的三维坐标序列，以生成位移变化序列，并将所述位移变化序列组合成原始位移数据； 建立环境参量与位移变化的补偿模型，所述补偿模型基于多元回归模型建立； 使用所述补偿模型，并基于所述环境数据，对所述原始位移数据进行调整，以生成大坝的真实变形信息，并将所述大坝的真实变形信息作为第二位移数据； 所述基于所述地表形变数据、所述第二位移数据和所述沉降数据，生成综合变形数据和沉降分布数据，包括： 将所述第二位移数据与所述地表形变数据中多个点位的形变量数据进行空间叠加，以生成综合变形数据； 基于所述综合变形数据和大坝及基础体中多个点位的沉降数据，并采用基于散乱点的曲面重建方法，生成连续变形表面； 从所述连续变形表面提取沉降等值线，以生成沉降分布数据； 所述从所述综合变形数据和所述沉降分布数据提取关键特征，对所述关键特征进行处理，以识别异常模式并预测变形趋势，包括： 从所述综合变形数据和所述沉降分布数据中提取关键特征；其中，所述关键特征包括节点属性和拓扑连接关系，所述节点属性包括空间坐标、沉降量值和形变量，所述拓扑连接关系用于表征所述沉降分布数据的空间分布； 将所述关键特征输入至自编码器网络，通过所述自编码器网络中的编码器，将所述关键特征映射至低维潜在空间，通过所述自编码器网络中的解码器，从所述低维潜在空间输出重构特征； 基于均方误差，计算所述关键特征与所述重构特征之间的重构误差； 基于所述重构误差和动态阈值，识别所述异常模式；所述动态阈值基于历史正常数据设定； 基于历史变形数据，预测所述变形趋势。

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