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龙图腾网获悉水利部珠江水利委员会珠江水利综合技术中心申请的专利一种坝体监测预警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：CN120948479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511477225.0，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种坝体监测预警方法及系统是由张海发;郭林林;陈梅;吴晴;刘亚军;肖尧轩;钟黎雨;钟志云;吴建兴;丁凯熙;窦建磊;许宏燕;党宁;牟舵;麻鸿达设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种坝体监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能及坝体监测预警技术领域，具体而言，涉及一种坝体监测预警方法及系统。本发明通过传感器采集坝体的关键参数，获取覆盖坝体表面关键部位的连续时间序列坝体图像集合，并通过对连续时间序列坝体图像集合进行处理，通过预设的坝体损伤预警模型，进行联合损伤评估处理，生成损伤检测结果，并基于坝体损伤预警模型中的历史数据和预设阈值，触发坝体预警指令，并发送至监测系统触发应急响应操作；本发明通过能够根据坝体老化或环境变化触发坝体预警指令，适用于土石坝、混凝土坝等多种坝型，具有部署灵活、响应速度快的特点，可有效降低误报率和漏报率，从而提高了坝体监测预警的及时性和有效性。

本发明授权一种坝体监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种坝体监测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取覆盖坝体表面关键部位的连续时间序列坝体图像集合，所述连续时间序列坝体图像集合由按时间顺序排列的多帧坝体图像单元构成，每帧坝体图像单元包含坝体表面纹理、结构边界及潜在损伤区域的像素信息； 对所述连续时间序列坝体图像集合执行特征提取操作，得到反映损伤变化信息的时序损伤特征序列和反映坝体结构稳定性的空间结构特征集合； 将所述时序损伤特征序列和所述空间结构特征集合输入预训练的坝体损伤预警模型进行联合损伤评估处理，生成包含损伤类型标识和损伤区域位置的损伤检测结果； 基于所述损伤检测结果解析损伤在连续坝体图像单元中的位置迁移轨迹，构建损伤时空演化模型并生成损伤时空分布特征信息； 根据所述损伤类型标识和所述损伤时空分布特征信息生成包含损伤起始位置、延伸路径及响应策略的坝体预警指令，并将所述坝体预警指令发送至监测系统以触发应急响应操作； 所述将所述时序损伤特征序列和所述空间结构特征集合输入预训练的坝体损伤预警模型进行联合损伤评估处理，生成包含损伤类型标识和损伤区域位置的损伤检测结果，包括： 将所述时序损伤特征序列输入所述坝体损伤预警模型的时序依赖建模模块，所述时序依赖建模模块包含双向长短期记忆网络层，通过该双向长短期记忆网络层捕捉时序损伤特征序列中前向和后向的损伤变化依赖关系，生成具有时序上下文信息的损伤变化特征向量； 将所述空间结构特征集合输入所述坝体损伤预警模型的空间约束分析模块，所述空间约束分析模块包含卷积神经网络层，通过该卷积神经网络层提取空间结构特征集合中结构偏移特征与纹理异常特征的空间关联模式，生成具有空间上下文信息的结构稳定特征向量； 将所述损伤变化特征向量与所述结构稳定特征向量输入所述坝体损伤预警模型的特征融合层，基于注意力机制为所述损伤变化特征向量与所述结构稳定特征向量分配动态权重，通过加权融合操作生成融合特征向量，所述动态权重根据损伤变化特征与结构稳定特征对损伤评估的贡献度动态调整； 将所述融合特征向量输入所述坝体损伤预警模型的损伤分类层，所述损伤分类层包含全连接神经网络层，通过该全连接神经网络层对融合特征向量进行非线性变换处理，输出包含不同损伤类型的置信度分布向量； 将所述置信度分布向量输入所述坝体损伤预警模型的损伤定位层，所述损伤定位层基于融合特征向量中的空间位置信息，对每帧坝体图像单元进行损伤区域像素级分类处理，生成包含损伤区域掩码的损伤定位图； 将所述置信度分布向量和所述损伤定位图进行关联整合处理，生成包含损伤类型标识及对应损伤区域位置的损伤检测结果； 所述基于所述损伤检测结果解析损伤在连续坝体图像单元中的位置迁移轨迹，构建损伤时空演化模型并生成损伤时空分布特征信息，包括： 从所述损伤检测结果中提取每帧坝体图像单元的损伤类型标识及对应的损伤区域掩码； 对所述损伤区域掩码进行质心坐标计算处理，得到每帧坝体图像单元中损伤区域的质心坐标点，所述质心坐标点反映损伤在图像空间中的位置； 将连续坝体图像单元的质心坐标点按时间顺序连接，生成损伤位置迁移轨迹，所述损伤位置迁移轨迹由时间标识序列和对应的质心坐标序列构成； 对所述损伤位置迁移轨迹进行位移分析处理，计算相邻时间标识之间的质心坐标位移量及位移方向，作为损伤延伸速度信息和延伸方向信息； 基于所述损伤位置迁移轨迹、所述损伤延伸速度信息和所述损伤延伸方向信息，构建损伤时空演化模型； 通过所述损伤时空演化模型对历史损伤位置迁移轨迹进行拟合处理，预测未来时间窗口内损伤区域的质心坐标变化趋势，生成包含历史轨迹点和预测轨迹点的扩展轨迹序列； 提取所述扩展轨迹序列中的最小包围区域作为损伤空间覆盖范围，提取所述扩展轨迹序列中相邻轨迹点的位移量变化率作为损伤延伸加速信息； 将所述损伤类型标识、所述损伤空间覆盖范围、所述损伤延伸速度信息、所述损伤延伸方向信息及所述损伤延伸加速信息进行信息整合处理，生成损伤时空分布特征信息。

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