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龙图腾网获悉陕西交通职业技术学院申请的专利一种路面塌陷风险监测方法及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：CN120339962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510804099.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种路面塌陷风险监测方法及系统是由白杨;任圆圆;邹超;王占锋;李凡设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路面塌陷风险监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种路面塌陷风险监测方法及系统，包括：将可见光图像和红外图像进行跨模态融合，生成路面图像；将路面图像输入轻量化卷积神经网络，以提取多尺度图像特征，当多尺度图像特征满足预设条件时，基于预设滑动时间窗口内的特征分布散度差异更新初始塌陷因子集合，得到目标塌陷因子集合；基于塌陷因子集合、历史塌陷数据以及历史环境数据构建多模态知识图谱，并通过门控时空图卷积网络对多模态知识图谱进行层级因果推理，得到第一塌陷特征，并基于第一塌陷特征以及多源环境数据确定第二塌陷特征；将多尺度图像特征与第二塌陷特征输入强化学习模型，以确定路面坍塌风险等级。本申请可以提高路面塌陷风险监测的准确性与实时性。

本发明授权一种路面塌陷风险监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种路面塌陷风险监测方法，其特征在于，包括： 采集目标道路区域的可见光图像和红外图像，并通过热力学方程约束的生成对抗网络将所述可见光图像和所述红外图像进行跨模态融合，生成路面图像； 将所述路面图像输入轻量化卷积神经网络，以提取多尺度图像特征，当所述多尺度图像特征满足预设条件时，基于预设滑动时间窗口内的特征分布散度差异更新初始塌陷因子集合，得到目标塌陷因子集合； 基于所述目标塌陷因子集合、历史塌陷数据以及历史环境数据构建多模态知识图谱，并通过门控时空图卷积网络对所述多模态知识图谱进行层级因果推理，得到第一塌陷特征，并基于所述第一塌陷特征以及多源环境数据确定第二塌陷特征； 将所述多尺度图像特征与第二塌陷特征输入强化学习模型，以确定路面坍塌风险等级； 所述通过热力学方程约束的生成对抗网络将所述可见光图像和所述红外图像进行跨模态融合，生成路面图像，具体为： 分别对所述可见光图像和所述红外图像进行图像预处理，得到第一预处理结果和第二预处理结果； 将所述第一预处理结果和所述第二预处理结果进行拼接，得到拼接图像，并将所述拼接图像输入所述生成对抗网络，以结合网络参数对所述拼接图像进行自适应增强，生成所述路面图像，其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述网络参数通过生成器计算生成图像的红外通道温度场与傅里叶热传导方程的匹配误差，并将所述匹配误差反向传播以优化生成器生成的生成图像，判别器在接收到所述生成图像后确定所述生成图像和所述拼接图像的分类结果，并根据所述分类结果确定损失函数值后优化得到； 所述基于预设滑动时间窗口内的特征分布散度差异更新初始塌陷因子集合，得到目标塌陷因子集合，具体为： 获取所述滑动时间窗口的特征分布，并计算所述特征分布与历史特征分布的特征分布散度差异； 若所述特征分布散度差异大于预设差异阈值，则提取所述滑动时间窗口内的异常特征，并基于所述异常特征进行增量聚类以确定候选塌陷因子，计算所述候选塌陷因子与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预设相似度阈值，则将所述候选塌陷因子与最邻近的所述塌陷因子进行合并，否则将所述候选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标塌陷因子集合。

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