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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种活动滑坡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：CN120147868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510226693.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种活动滑坡识别方法是由宋闯;蔡兴敏;李振洪;余琛;陈毅;陈博;周佳薇;闻繁;张雪松;刘振江;何柯璐;王佳彤;能懿菡设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活动滑坡识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种活动滑坡识别方法，涉及灾害识别领域，包括获取待识别区域的图像数据，构建活动滑坡数据集；构建上下文感知自适应融合模型；所述上下文感知自适应融合模型包括编码器和解码器；编码器包括依次连接的多个特征处理层和一个卷积层；特征处理层包括依次连接的卷积层和小波变换降采样WDB模块；解码器包括多个多分支尺度自适应聚合MSA模块，以及依次连接的多个特征提取细化层和一个卷积层；特征提取细化层包括依次连接的卷积层，以及卷积上采样CUB模块；基于活动滑坡数据集，对上下文感知自适应融合模型进行训练，获取活动滑坡识别模型；将待检测的活动滑坡数据集输入至活动滑坡识别模型，获取活动滑坡识别结果。

本发明授权一种活动滑坡识别方法在权利要求书中公布了：1.一种活动滑坡识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别区域的图像数据，构建活动滑坡数据集； 构建上下文感知自适应融合模型；所述上下文感知自适应融合模型包括编码器和解码器； 所述编码器包括依次连接的多个特征处理层和一个卷积层；所述特征处理层包括依次连接的卷积层和用于降采样的小波变换降采样WDB模块； 所述解码器包括多个用于接收两个相邻层级的特征输入，并根据目标特征自适应分配层级权重并进行融合的多分支尺度自适应聚合MSA模块，以及依次连接的多个特征提取细化层和一个卷积层；所述特征提取细化层包括依次连接的卷积层，以及用于还原特征的分辨率并细化边界信息的卷积上采样CUB模块； 所述多分支尺度自适应聚合MSA模块的接收两个相邻层级的特征输入，并根据目标特征自适应分配层级权重并进行融合，包括以下步骤： 采用1×1卷积对输入的低层特征进行特征增强，并通过1×1卷积和双线性插值来调整输入的高层特征的通道数和空间分辨率； 根据调整后的低层特征和高层特征，确定特征分量，采用sigmoid函数确定特征分量的权重，再将加权后的每组高级特征与对应加权后的低级特征进行拼接，生成融合特征，并采用层归一化对每组融合特征进行归一化处理，接着采用膨胀卷积对归一化后的四组融合特征进行多尺度特征提取，最后对特征提取后的融合特征进行拼接，通过一个1×1卷积调整通道数，进行融合特征输出； 所述卷积上采样CUB模块的还原特征的分辨率并细化边界信息，包括以下步骤： 通过一个3×3的卷积层对输入特征进行特征提取和细化，然后对其进行2倍上采样后输入两个并行的深度可分离卷积分支，采用1×3+3×1和3×1+1×3的卷积核以提取输入特征的水平和垂直方向的空间特征，再采用逐像素相加的方式对并行分支的输出进行特征融合，并采用ReLU激活函数对融合后的特征进行特征增强操作，最后使用1×1卷积调整特征图的通道数; 将活动滑坡数据集输入至上下文感知自适应融合模型进行训练，获取用于滑坡识别的活动滑坡识别模型； 将待检测的活动滑坡数据集输入至活动滑坡识别模型，获取活动滑坡识别结果。

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