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龙图腾网获悉长安大学申请的专利联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别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：CN119851278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411902586.0，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别方法是由张锐煊;朱武;范宝迪;李振洪;占洁伟;张博琛;刘晓宇;程意清;庞兆峻;孙润设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别方法，首先，采用高精度几何建模和滤波技术抑制InSAR干涉图中的无关相位，保留与滑坡相关的形变信息。接着，通过相位梯度、RGB通道映射和生成对抗网络增强信号特征，提高信号的表征能力。随后，利用卷积运算、自注意力机制和结构重参数化优化深度学习模型，提升对滑坡隐患的学习能力。在特征编码阶段，通过多模态字幕生成模型获得视觉和语言特征，并将其映射至同一嵌入空间以实现无缝衔接。最后，利用自动回归语言生成模型和多层感知机对滑坡隐患进行问题预测。该方案通过集成视觉、语言和深度学习技术，显著提升了滑坡隐患监测的效率与准确性，为灾害响应与管理提供了有效支持。

本发明授权联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种联合图像处理与语义理解的蠕变型滑坡隐患智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：输入缠绕InSAR干涉图；首先，通过几何建模、相位滤波以及外部数据的引入，处理图像以抑制由地球椭球面、地形、大气以及多普勒频移引起无关相位；随后，通过计算形变相位梯度、信号三角函数分解及RGB三色通道映射方式突出滑坡隐患形变信号；最后，通过联合卷积运算、自注意力机制、结构重参数化和选择性状态空间模型技术的深度学习语义分割方法实现对目标区域滑坡隐患的识别；输出由深度学习语义分割方法识别出的滑坡隐患区域的栅格及矢量数据； S2：输入缠绕InSAR干涉图和由步骤S1生产的滑坡隐患区域分割结果；首先，通过定义模板及专家标注的方式，生成滑坡隐患区域文本描述，包括滑坡类型、滑坡孕灾机制、滑坡状态特征，随后，通过联合视觉与文本处理的深度学习图像字幕生成方法对滑坡隐患生成特征表述；输出由深度学习图像字幕生成方法解译出的滑坡隐患区域的文本描述； S3：输入由步骤S1生产的滑坡隐患区域分割结果和由步骤S2生产的文本描述；首先，通过定义模板及专家标注的方式，生成滑坡隐患区域问题-答案数据集，最后，通过联合视觉与文本处理的深度学习视觉问答机制方法生成对滑坡隐患区域的交互式问答机制；输出由深度学习视觉问答机制方法对滑坡隐患区域及相关问题做出的解译和判读。

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