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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法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：CN120194624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510392210.8，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法是由李海波;周家文;罗箱陇;蒋楠;刘意;胡宇翔;鲁功达;范刚;戚顺超设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法，首先，在原始三维点云中按一定距离选取计算中心点，形成初步点云分块。接着，使用平均域矢量算法将点云分块与另一时期点云数据配准，解译出当前变形数据。随后，缩小计算中心点之间的间距以获得更细粒度的计算点，利用距离权重将临近计算点的初始变形量作为当前计算点的参考，重复配准步骤，并叠加计算结果。当间距缩小到指定阈值或变形量小于设定阈值时，停止当前区域的计算。计算过程中，关键参数如分块半径、配准搜索距离及离群点去除等通过训练的神经网络模型结合贝叶斯优化来自动确定。该方法计算过程自动化，实现了整体位移变形场的获取，达到了毫米级精度。

本发明授权一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法在权利要求书中公布了：1.一种滑坡三维整体变形毫米级精度非接触监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取两期用于变形解译的地表三维变形点云数据，提取点云的整体特征，包括：点云的平均密度、平滑程度、尺寸大小、地表类型、获取数据方式及平均变形预估值； S2：基于提取的点云整体特征及训练得到的神经网络模型，采用贝叶斯优化算法寻优，得到最优初始计算点间距、最小点云搜索半径、最大对应点搜索距离、点云包含点数阈值和均方根误差阈值； S3：根据所述初始计算点间距，获取计算点，并划分初始点云分块，使用平均域矢量算法初步配准，得到初始变换矩阵，解析出平移向量和旋转矩阵； S4：缩小计算点间距，获取新的计算点，采用反距离权重法分别对旋转向量和平移向量进行加权平均，以得到新计算点的初始旋转向量和平移量； S5：将点云分块按照新计算点的变换参数旋转和平移到新位置，再次配准，获取新的变换矩阵，解译出新的平移向量和旋转矩阵； S6：重复步骤S4、S5，当某个计算点在某次配准后，当前计算点的位移量小于指定阈值后，假设当前计算点间距为d，该计算点d2范围内视作完成计算，下次缩小计算点间距时，当前区域将不再取新的计算点，而是将上一轮的计算点直接沿用；同时，当计算点间距缩小到指定阈值后，在当前轮次结束后视作计算完成； 在所述步骤S6之后，所述方法还包括： 根据最后一轮计算中所有的计算点与其对应的变换矩阵，解译得到计算点对应的位移向量与当前计算轮次的初始位移向量叠加，得到该计算点的总位移向量 从而获取计算区域整体的位移变形场。

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