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龙图腾网获悉山西省智慧交通实验室有限公司;武汉大学申请的专利一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警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：CN121259767B 。

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：202511809086.7，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统是由张军;吴宏涛;郑俊杰;孙志杰;赵晓晋;郑烨炜设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与智慧交通领域，具体涉及一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统，旨在解决现有公路边坡异常监测技术在复杂环境下识别精度不足的问题。包括图像采集模块、特征处理模块、一致性分析模块和预警发布模块。图像采集模块用于获取公路边坡区域全时段图像数据；特征处理模块包括基于YOLOv12构建的特征提取网络和FARA区域相似性测度特征对齐机制，用于对图像数据进行特征提取和对齐校正，得到对齐后的图像特征数据；一致性分析模块对对齐后的图像特征数据与预设参考图像特征数据进行多层级相似度分析，得到图像总相似度数据；预警发布模块结合原位监测数据与图像总相似度数据执行分级预警响应。

本发明授权一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统在权利要求书中公布了：1.一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统，其特征在于，包括：图像采集模块、特征处理模块、一致性分析模块和预警发布模块；图像采集模块、特征处理模块、一致性分析模块和预警发布模块依次连接；图像采集模块用于获取公路边坡区域全时段图像数据；特征处理模块包括基于YOLOv12构建的特征提取网络和FARA区域相似性测度特征对齐机制，用于对图像数据进行特征提取和对齐校正，得到对齐后的图像特征数据；特征处理模块具体被配置为：将全时段图像数据输入基于YOLOv12构建的特征提取网络，依次经过主干网络特征提取与颈部网络特征融合，提取包含边坡坡面、植被、岩体、土体元素的语义特征数据；将语义特征数据输入FARA区域相似性测度特征对齐机制，针对不同的黑光相机采集图像及同一黑光相机不同时间采集图像的视角偏差、特征分布差异，动态调整关键区域的特征权重分布；完成特征权重调整后，输出对齐后的图像特征数据；特征处理模块在提取语义特征数据时，执行关键点识别与定位：在基于YOLOv12构建的特征提取网络头部，除原有类别概率与边界框坐标输出外，新增特征点坐标预测分支，形成多任务网络；通过联合损失函数对多任务网络进行训练优化，联合损失函数包括采用交叉熵损失的分类损失、采用EIoU损失的边界框损失以及采用热力图损失的特征点损失；通过训练后的多任务网络，在提取语义特征数据的同时输出边坡关键特征点坐标信息，依据坐标信息对关键点位置进行校准匹配，辅助特征对齐校正；一致性分析模块对对齐后的图像特征数据与预设参考图像特征数据进行多层级相似度分析，得到图像总相似度数据；预警发布模块结合原位监测数据与图像总相似度数据执行分级预警响应；其中，原位监测数据为通过设置在边坡内部及周边的多类原位监测装置采集的多维度物理参数数据；一致性分析模块是指在像素级、特征级和关键点级别分别计算余弦相似度并融合分析的模块；FARA区域相似性测度特征对齐机制是指通过聚焦关键区域特征信息、结合区域相似性测度机制与特征对齐策略实现特征校正的模块。

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山西省智慧交通实验室有限公司;武汉大学，其通讯地址为：030000 山西省太原市山西转型综合发展改革示范区唐槐园区武洛街27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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