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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別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：CN119992362B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510088874.5，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別方法及系統是由張東曉;董杰;王茹;張路;沈鵬;張春順;位偉;廖明生設計研發完成，并于2025-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別方法及系統，包括：獲取覆蓋研究區不同時段的SAR影像集，采用D?InSAR方法獲得差分干涉圖；采用IPGS方法獲取差分干涉圖的梯度堆疊圖，對梯度堆疊圖進行裁剪得到裁剪圖片；通過輔助數據和光學影像，對裁剪圖片進行滑坡樣本標注得到標注樣本；采用標注樣本對改進的YOLOv7模型進行訓練得到滑坡目標識別模型；將研究區待識別影像輸入滑坡目標識別模型，輸出研究區滑坡識別結果。本發明將提出的改進相位梯度堆疊方法快速準確的獲取形變梯度信號的優勢與深度學習模型結合來克服現有技術的不足，從而提供了高效且準確的廣域潛在滑坡自動識別方法。

本發明授權基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于相位梯度堆疊與深度學習的廣域滑坡識別方法，其特征在于，包括： 獲取覆蓋研究區不同時段的合成孔徑雷達SAR影像集，采用差分合成孔徑雷達干涉測量D-InSAR方法獲得差分干涉圖； 采用改進相位梯度堆疊IPGS方法獲取所述差分干涉圖的梯度堆疊圖，對所述梯度堆疊圖進行裁剪得到裁剪圖片； 通過坡度圖和光學影像，對所述裁剪圖片進行滑坡樣本標注得到標注樣本； 采用所述坡度圖和所述標注樣本對改進的YOLOv7模型進行訓練得到滑坡目標識別模型； 將研究區待識別影像和研究區坡度圖輸入所述滑坡目標識別模型，輸出研究區滑坡識別結果； 采用IPGS方法獲取所述差分干涉圖的梯度堆疊圖，對所述梯度堆疊圖進行裁剪得到裁剪圖片，包括： 基于預設步長計算所述差分干涉圖中任一方向的相位梯度； 從時間維度堆疊各差分干涉圖對應任一方向的相位梯度，并進行中值濾波； 將各方向相位堆疊圖進行合并，將合并結果進行梯度歸一化； 將梯度歸一化結果轉換至地理坐標系下，得到所述梯度堆疊圖； 將所述梯度堆疊圖裁剪為預設大小尺寸圖片，得到所述裁剪圖片； 通過坡度圖和光學影像，對所述裁剪圖片進行滑坡樣本標注得到標注樣本，包括： 將所述坡度圖裁剪為預設大小尺寸圖片得到裁剪后坡度圖； 采用預設標注工具，結合所述光學影像和所述裁剪后坡度圖，對所述裁剪圖片進行標注，獲得所述標注樣本。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299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”。