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龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥市方升信息科技有限公司申請的專利一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119991148B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510070730.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/018；該發(fā)明授權(quán)一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)是由英翠芳;張小涵;熊峰;徐玉;袁適設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)，包括：目標檢測模塊，用于利用目標檢測模型對監(jiān)測區(qū)域進行檢測，并統(tǒng)計得到單位時間內(nèi)的人員數(shù)量和車輛數(shù)量；異常判斷模塊，用于根據(jù)監(jiān)測區(qū)域的耕地面積、單位時間內(nèi)的人員數(shù)量和車輛數(shù)量得到碳排放影響指數(shù)，當碳排放影響指數(shù)超過預設(shè)閾值時，啟動數(shù)據(jù)采集模塊；數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取監(jiān)測區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，并傳輸至云平臺；地類變化檢測模塊，用于獲取上一階段的歷史圖像，并利用耕地變化檢測模型判斷耕地面積是否出現(xiàn)異常減少；是，則發(fā)送預警信號；否，則發(fā)送正常信號。本發(fā)明涉及土地資源監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有耕地變化檢測方法檢測效率低、耗時長且不夠智能的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于云計算的高空監(jiān)測地類變化智能預警系統(tǒng)，其特征在于，包括： 目標檢測模塊：用于利用基于深度學習的目標檢測模型對監(jiān)測區(qū)域的人員、車輛進行檢測，并統(tǒng)計得到單位時間內(nèi)的人員數(shù)量和車輛數(shù)量； 異常判斷模塊：用于獲取監(jiān)測區(qū)域的耕地面積，并根據(jù)單位時間內(nèi)的人員數(shù)量、車輛數(shù)量以及耕地面積得到碳排放影響指數(shù)；以及， 當碳排放影響指數(shù)超過預設(shè)閾值時，啟動數(shù)據(jù)采集模塊； 數(shù)據(jù)采集模塊：用于利用高空測量工具獲取監(jiān)測區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，得到當前若干圖像，并將當前若干圖像傳輸至云平臺； 地類變化檢測模塊：用于獲取上一階段的歷史圖像，并利用耕地變化檢測模型判斷當前若干圖像與上一階段的歷史圖像中的耕地面積是否出現(xiàn)異常減少；是，則發(fā)送預警信號；否，則發(fā)送正常信號；其中，所述耕地變化檢測模型基于深度學習算法構(gòu)建，所述異常減少表示耕地變化檢測模型輸出的像素面積大于預設(shè)面積閾值； 所述根據(jù)單位時間內(nèi)的人員數(shù)量、車輛數(shù)量以及耕地面積得到碳排放影響指數(shù)，包括： B1，收集人均碳排放系數(shù)k1、單車碳排放系數(shù)k2、單位耕地面積的碳排放系數(shù)k3； B2，統(tǒng)計監(jiān)測區(qū)域內(nèi)單位耕地面積所需的最大人員數(shù)量Pmax和最大車輛數(shù)量Vmax； B3，根據(jù)碳排放影響指數(shù)公式ICEI=[P×k1+V×k2+A×k3P+V+A]×√[PPmax2+VVmax2]得到碳排放影響指數(shù)ICEI；其中，P表示單位時間內(nèi)的人員數(shù)量，V表示單位時間內(nèi)的車輛數(shù)量，A表示耕地面積。

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