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龍圖騰網獲悉陜西交通職業技術學院申請的專利一種路面塌陷風險監測方法及系統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：CN120339962B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510804099.9，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種路面塌陷風險監測方法及系統是由白楊;任圓圓;鄒超;王占鋒;李凡設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種路面塌陷風險監測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種路面塌陷風險監測方法及系統，包括：將可見光圖像和紅外圖像進行跨模態融合，生成路面圖像；將路面圖像輸入輕量化卷積神經網絡，以提取多尺度圖像特征，當多尺度圖像特征滿足預設條件時，基于預設滑動時間窗口內的特征分布散度差異更新初始塌陷因子集合，得到目標塌陷因子集合；基于塌陷因子集合、歷史塌陷數據以及歷史環境數據構建多模態知識圖譜，并通過門控時空圖卷積網絡對多模態知識圖譜進行層級因果推理，得到第一塌陷特征，并基于第一塌陷特征以及多源環境數據確定第二塌陷特征；將多尺度圖像特征與第二塌陷特征輸入強化學習模型，以確定路面坍塌風險等級。本申請可以提高路面塌陷風險監測的準確性與實時性。

本發明授權一種路面塌陷風險監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種路面塌陷風險監測方法，其特征在于，包括： 采集目標道路區域的可見光圖像和紅外圖像，并通過熱力學方程約束的生成對抗網絡將所述可見光圖像和所述紅外圖像進行跨模態融合，生成路面圖像； 將所述路面圖像輸入輕量化卷積神經網絡，以提取多尺度圖像特征，當所述多尺度圖像特征滿足預設條件時，基于預設滑動時間窗口內的特征分布散度差異更新初始塌陷因子集合，得到目標塌陷因子集合； 基于所述目標塌陷因子集合、歷史塌陷數據以及歷史環境數據構建多模態知識圖譜，并通過門控時空圖卷積網絡對所述多模態知識圖譜進行層級因果推理，得到第一塌陷特征，并基于所述第一塌陷特征以及多源環境數據確定第二塌陷特征； 將所述多尺度圖像特征與第二塌陷特征輸入強化學習模型，以確定路面坍塌風險等級； 所述通過熱力學方程約束的生成對抗網絡將所述可見光圖像和所述紅外圖像進行跨模態融合，生成路面圖像，具體為： 分別對所述可見光圖像和所述紅外圖像進行圖像預處理，得到第一預處理結果和第二預處理結果； 將所述第一預處理結果和所述第二預處理結果進行拼接，得到拼接圖像，并將所述拼接圖像輸入所述生成對抗網絡，以結合網絡參數對所述拼接圖像進行自適應增強，生成所述路面圖像，其中，所述生成對抗網絡包括生成器和判別器，所述網絡參數通過生成器計算生成圖像的紅外通道溫度場與傅里葉熱傳導方程的匹配誤差，并將所述匹配誤差反向傳播以優化生成器生成的生成圖像，判別器在接收到所述生成圖像后確定所述生成圖像和所述拼接圖像的分類結果，并根據所述分類結果確定損失函數值后優化得到； 所述基于預設滑動時間窗口內的特征分布散度差異更新初始塌陷因子集合，得到目標塌陷因子集合，具體為： 獲取所述滑動時間窗口的特征分布，并計算所述特征分布與歷史特征分布的特征分布散度差異； 若所述特征分布散度差異大于預設差異閾值，則提取所述滑動時間窗口內的異常特征，并基于所述異常特征進行增量聚類以確定候選塌陷因子，計算所述候選塌陷因子與初始塌陷因子集合中的各塌陷因子的余弦相似度，若所述余弦相似度大于預設相似度閾值，則將所述候選塌陷因子與最鄰近的所述塌陷因子進行合并，否則將所述候選塌陷因子添加到所述初始塌陷因子集合中，得到更新后的所述目標塌陷因子集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人陜西交通職業技術學院，其通訊地址為：710018 陜西省西安市北郊經濟技術開發區文景北路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。