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龙图腾网获悉中国安能集团第三工程局有限公司;成都星景智能科技有限公司申请的专利基于大模型的边坡危岩体识别预测方法及装置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：CN121051418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511596550.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于大模型的边坡危岩体识别预测方法及装置是由覃壮恩;周亚宁;王一帆;程进新;侯争军;李科设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的边坡危岩体识别预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的边坡危岩体识别预测方法及装置，涉及地质灾害应对与防治技术领域，方法包括构建预测模型；获取历史数据；构建第一数据库和第二数据库；预处理第一数据库和第二数据库的数据；训练预测模型；获取实时监测数据；预处理实时监测数据；利用预测模型分析预处理后的实时监测数据；动态调整风险阈值；分析风险结果；根据风险结果确定应对措施，并进行可视化展示；通过本方法实现现场危岩体失稳概率三维可视化及阈值可调的风险预警机制，实现了危岩体变形区域的快速准确识别，有效降低虚警率、提高监测预警可信度，并为应急救援和综合治理提供了灵活可靠的辅助决策支持。

本发明授权基于大模型的边坡危岩体识别预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于大模型的边坡危岩体识别预测方法，其特征在于，包括： S1、构建初始的预测模型，预测模型从输入到输出依次包括编码模块、融合模块和失稳风险预测模块，编码模块用于对三个模态的数据进行编码对齐；融合模块用于对编码后的特征向量进行特征融合，获得融合特征向量；失稳风险预测模块用于根据融合特征向量进行预测，获得预测的失稳概率；融合模块从输入到输出依次包括特征级物理关联层、模态级可靠性加权层、场景级适配性校准层和融合层，特征级物理关联层用于向特征向量中注入物理逻辑，模态级可靠性加权层用于对各个模态的时空特征进行压缩拼接，并对所有模态进行融合获得多模态融合表征，场景级适配性校准层用于将多模态融合表征与现场场景匹配；融合层用于将匹配后的多模态融合表征与现场场景进行融合，获得融合特征向量；特征级物理关联层用于向特征向量中注入物理逻辑具体为：特征级物理关联层使用交叉注意力机制，构建变形查询Q与地质环境键、值K与V，表示为：、、、、和，、表示特征维度；构建注意力权重矩阵，注意力权重矩阵的矩阵表达行为：，其中，表示危岩体表面变形的特征向量的第i个变形token对地质力学或环境的特征向量的第j个token的权重，、和分别为危岩体表面变形、地质力学和环境的特征向量；计算注意力加权后的危岩体表面变形特征向量； S2、获取历史数据，历史数据包括危岩体表面变形监测数据和地质力学与环境数据，三个模态分别为危岩体表面变形、地质力学和环境； S3、根据危岩体表面变形监测数据构建第一数据库，根据地质力学与环境数据构建第二数据库； S4、对第一数据库和第二数据库的数据进行预处理； S5、将预处理后的数据导入初始的预测模型，对其进行训练优化，获得优化后的预测模型； S6、获取实时监测数据； S7、对实时监测数据进行预处理； S8、利用优化后的预测模型对处理后的实时监测数据进行分析，获得预测的失稳概率和滑移体体积； S9、根据滑移体体积对风险阈值进行动态调整，获得调整后的风险阈值； S10、根据调整后的风险阈值和失稳概率分析风险结果； S11、根据风险结果确定应对措施，并进行可视化展示。

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