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龍圖騰網獲悉閩江學院申請的專利融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115409691B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210809378.0，技術領域涉及：G06T3/02；該發明授權融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法是由林耿;陳開志;董正山設計研發完成，并于2022-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法，涉及邊坡安全監測技術領域。本發明提供的一種融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法，先通過結合監控攝像頭圖像數據和單臺單點激光測距儀采集的三維位置數據，將圖像特征和激光測距特征進行融合，通過激光測距補充了第三維的特征，極大了提高了對邊坡的立體感知能力，信息量更大，識別能力更強；然后通過構建雙模態網絡并進行多模態學習，檢測出邊坡風險的種類和區域，特別是一些局部風險變化，為坡面檢測系統提供準確、實時的預警服務，減少誤報警概率。

本發明授權融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合激光測距和監控圖像的雙模態學習邊坡風險檢測方法，其特征在于，包括： 在坡面指定區域安裝設置四個邊角基準點標識物，使其在攝像頭上可以清晰識別，同時作為激光測距四角基準點；通過激光測距設備和攝像頭同時對所述指定區域進行數據采集和圖像采集； 將所述激光測距設備第一次采集到的間隔點數據作為基準數據，利用四個邊角基準點坐標排除區域外離群點，將余下有效點位置數據利用插值算法構建基準三維坡面；將第一次之后采集到的間隔點數據作為監測數據，通過同樣的方法得到監測三維坡面，然后求與所述基準三維坡面的差值得到三維差值坡面圖； 根據采集圖像上四個基準點坐標和測距設備的四個基準點的三維位置建立仿射變換關系，然后利用透視變換，將三維差值坡面圖上的點，投射到采集圖像平面上，并用插值算法構建采集圖像上所有像素點對應的三維坡面差值，得到融合對齊的坡面差值圖； 在所述攝像頭采集的圖像上進行邊坡風險類別和風險區域標注，用于訓練；構建雙模態網絡，所述雙模態網絡包括滑坡感知網絡、第一神經網絡、第一模態融合網絡、第二神經網絡、第二模態融合網絡以及感知融合網絡；所述滑坡感知網絡與第一神經網絡的輸入均為融合對齊的坡面差值圖，所述第二神經網絡的輸入為坡面采集圖像；所述感知融合網絡用于對所述第一模態融合網絡、第二模態融合網絡以及滑坡感知網絡的輸出端進行多模態融合；然后將訓練圖像以及融合對齊的坡面差值圖作為雙模態網絡的輸入進行訓練，訓練完成后得到雙模態學習邊坡風險檢測模型； 在檢測部署時分別獲取攝像頭采集圖像以及激光測距設備采集的數據，按照訓練時的相同的數據處理方法排除區域外點和離群點，得到待檢測圖像以及融合對齊的坡面差值圖，輸入雙模態學習邊坡風險檢測模型中，檢測識別后輸出邊坡風險類別和區域。

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