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龙图腾网获悉应急管理部国家自然灾害防治研究院申请的专利一种山洪多模致灾要素险情研判方法、设备及介质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：CN120634026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510744435.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种山洪多模致灾要素险情研判方法、设备及介质是由付潇然;王中根;范陆一;蒋金伦;乔宇;赵茹欣设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种山洪多模致灾要素险情研判方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种山洪多模致灾要素险情研判方法、设备及介质，涉及山洪灾害险情预测技术领域，该方法包括：利用特征提取网络和待测区域多个监测点的多模态监测数据得到待测区域所有监测点的融合特征矩阵；基于待测区域监测点拓扑图，以及每个监测点的融合特征矩阵构建流域图；将流域图输入到时空卷积网络中，得到山洪灾害险情研判结果。本申请通过构建特征提取网络和时空卷积网络提高山洪多模致灾要素险情研判精度。

本发明授权一种山洪多模致灾要素险情研判方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种山洪多模致灾要素险情研判方法，其特征在于，包括： 获取待测区域多个监测点的多模态监测数据；所述多模态监测数据包括：红外视频流、可见光视频流、音频信号和水位计数据； 通过GPS时钟模块构建时间轴；采用三次样条插值法，将水位计数据对齐到时间轴；将红外视频流和可见光视频流平均池化降采样至分钟级；利用线性投影法将音频信号映射到时间轴，完成多模态监测数据的时间同步处理； 确定任一监测点为当前监测点； 将监测点的水位计数据输入水位特征提取模块，得到水位复合特征矩阵； 将监测点的红外视频流和可见光视频流输入浊度特征提取模块，得到浊度复合特征矩阵； 所述浊度特征提取模块包括： 依次连接的光照补偿模块、双视频特征融合模块、光照子网络和多阶段ResNet架构； 所述光照补偿模块用于利用MSRCR算法，对红外视频流和可见光视频流进行光照补偿；所述MSRCR算法采用三尺度高斯核对红外与可见光视频分别进行多尺度Retinex色彩恢复，动态调整RGB通道的平衡因子； 所述双视频特征融合模块用于融合红外视频流和可见光视频流，得到合流视频；所述双视频特征融合模块将红外与可见光特征通过通道注意力加权，对每个模态特征进行通道注意力加权时，融合光照状态信息； 所述光照子网络用于识别合流视频的拍摄时间类型；拍摄时间类型为白天或黑夜；所述光照子网络为基于轻量级CNN构建的昼夜分类模型；轻量级CNN包括7×7卷积层与全局平均池化； 所述多阶段ResNet架构用于基于合流视频，以及合流视频的拍摄时间类型确定浊度复合特征矩阵； 将监测点的音频信号输入声音特征提取模块，得到声音复合特征矩阵； 将水位复合特征矩阵、浊度复合特征矩阵和声音复合特征矩阵输入到特征融合模块进行多模态特征同步，得到当前监测点的融合特征矩阵； 遍历所有监测点，得到待测区域所有监测点的融合特征矩阵； 基于待测区域监测点拓扑图，以及每个监测点的融合特征矩阵构建流域图； 将所述流域图输入到时空卷积网络中，得到山洪灾害险情研判结果；所述山洪灾害险情研判结果包括山洪概率和抵达时间；所述水位特征提取模块、所述浊度特征提取模块、所述声音特征提取模块、所述特征融合模块和所述时空卷积网络是利用不同待测区域的多个标注有山洪数据的多模态历史监测数据，利用损失函数对初始水位特征提取模块、初始浊度特征提取模块、初始声音特征提取模块、初始特征融合模块和初始时空卷积网络进行训练后得到的。

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