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龙图腾网恭喜成都信息工程大学申请的专利泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统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：CN119992427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510466985.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统是由刘敦龙;何魏;桑学佳;张少杰;吴倩;陈乔;杨强设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统。针对现有技术计算开销大、依赖硬件性能的缺陷，本发明提供泥石流边缘监测方案。泥石流视频识别模型的样本集构建方法生成的样本采用灰度图表征监控视频的帧图像信息，样本数据兼顾包含灾害动态、去除环境干扰、简化图像特征表达三项目标，同时满足识别模型训练达标与适配边缘设备性能。泥石流视频识别模型构建方法提供改进的TinyDarknet模型用于训练。泥石流边缘监测系统是低成本且运行稳定、性能优秀的自动监测预警系统，显著降低智能监测对通信网络的依赖，使灾情监测预警可以完全前移至野外监测位原址，有利于实现野外多点布控，增强系统性监测预警。

本发明授权泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统在权利要求书中公布了：1.泥石流视频识别模型样本集构建方法，其特征在于： 获取监控视频V及视频相关参数； 将监控视频V划分为包含泥石流活动内容的正样本视频PV与不包含泥石流活动内容的负样本视频NV； 构建正样本集[PS]，包括： 步骤S100，读取正样本视频PV，标记第1帧为背景帧Fr 0； 步骤S200，设置大小为n的缓存帧队列QC，加载队列QC，队列QC首帧记为Fr 1、尾帧记为Fr e， 步骤S300，逐帧读取正样本视频PV至当前帧Fr i ， 步骤S310，第一次当前帧Fr i,i=1分析，进入步骤S330； 步骤S320，自第二次当前帧Fr i,i1起的分析，执行： 步骤S321，判断前一帧Fr i-1是否为泥石流帧PPF，若是，进入步骤S322，若否，进入步骤S330，所述泥石流帧PPF是包含泥石流目标的帧图像； 步骤S322，分别计算当前帧Fr i 与尾帧Fr e的直方图，计算二直方图差异百分比s；若s阈值S，缓存当前帧Fr i 至队列QC为尾帧Fr e，进入步骤S330，若s≤阈值S，更新Fr i 为Fr i+1并进入步骤S320； 步骤S330，包括： 步骤S331，计算当前帧Fr i 与背景帧Fr 0的帧差图像并作二值化处理，获得当前长帧差二值图LBI i ′，计算当前长帧差二值图LBI i ′的白色占比w i ，计算w i 与w i-1的差值Δw i ，所述w i-1是上一次计算w i 的结果值； 若Δw i 0，将当前长帧差二值图LBI i ′存为长帧差二值图LBI i ，进入S332， 若Δw i ≤0，舍弃当前长帧差二值图LBI i ′并更新当前帧Fr i ，即读取后一帧至当前帧，计数舍弃次数k， 若k阈值K，进入步骤S331， 若k≥阈值K，将当前背景帧Fr 0更新为当前首帧Fr 1，进入步骤S320； 步骤S332，计算当前帧Fr i 与首帧Fr 1的帧差图像并作二值化处理，获得当前短帧差二值图SBI i ，进入步骤S340； 步骤S340，包括： 步骤S341，将长帧差二值图LBI i 作开运算，保存结果图OLBI i ，将短帧差二值图SBI i 作开运算并将结果图OSBI i 存入二值图队列QB，计数队列QB大小m，若m阈值M，重复将短帧差二值图SBI i 作开运算并将结果图OSBI i 存入队列QB直至m＝阈值M，进入步骤S342； 步骤S342，读取队列QB，将结果图OSBI i 白色像素通过M次掩膜映射到结果图OLBI i 上，生成多值灰度图MGI i 并保存至正样本集[PS]，更新Fr i 并进入步骤S320；对于任一第j次掩膜映射，j＝1,2,3,…M，执行： 将队列QB第1～j幅结果图OSBI i 掩膜映射至结果图OLBI i 并将灰度值数量设置为j+2个，其中，第1个为255，第j+2个为0，其余按照梯度d等差递减； 处理所有正样本视频PV，获取正样本集[PS]； 处理所有负样本视频NV，依照与构建正样本集[PS]相同方法构建负样本集[NS]； 正样本集[PS]与负样本集[NS]组成泥石流视频识别模型的样本集[S]。

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