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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法和装置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：CN120654174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510654498.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法和装置是由吴琼;陈扬洋;葛大庆;于峻川;董元彪;马燕妮;刘斌;王宇;李曼设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法和装置，涉及地质灾害识别技术领域。所述多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法包括：获取初始数据，所述初始数据包括：航空光学图谱数据、InSAR形变数据、地形数据；对所述初始数据进行波段级别叠加，生成多通道融合数据矩阵；基于所述多通道融合数据矩阵对第一轻量化模型网络进行通道剪枝、网络重构、微调学习处理后得到目标轻量化模型网络；获取待识别数据并将所述待识别数据输入所述目标轻量化模型网络，输出滑坡隐患关联要素数据。采用本发明能够结合多模态数据融合与轻量化剪枝技术，提升滑坡隐患关联要素的识别精度和实时处理能力。

本发明授权多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合与剪枝的滑坡隐患关联要素识别方法，所述方法包括： 获取初始数据，所述初始数据包括：航空光学图谱数据、InSAR形变数据、地形数据； 对所述初始数据进行波段级别叠加，生成多通道融合数据矩阵； 基于所述多通道融合数据矩阵对第一轻量化模型网络进行通道剪枝、网络重构、微调学习处理后得到目标轻量化模型网络，所述第一轻量化模型网络是以U型结构为基础的模型网络，其中，所述U型结构的编码器采用MobileNetV2的部分网络结构，所述U型结构的解码部分采用逆卷积和倒残差结构； 获取待识别数据并将所述待识别数据输入所述目标轻量化模型网络，输出滑坡隐患关联要素数据； 其中，基于所述多通道融合数据矩阵对所述第一轻量化模型网络进行通道剪枝、网络重构、微调学习处理后得到目标轻量化模型网络包括： 通过所述第一轻量化模型网络对多通道融合数据矩阵进行特征图提取； 通过所述第一轻量化模型网络中的批量归一化层对输入的所述特征图进行归一化预处理，通过可学习的第一调节因子和第二调节因子，对归一化后的值进行线性变换； 对所述批量归一化层的第一调节因子施加L1正则化约束，并同步优化网络权重和所述第一调节因子，得到使所述第一调节因子呈稀疏性分布的第二轻量化模型网络； 获取预设的裁剪比例和所述批量归一化层中每个通道的第一调节因子的绝对值分布，根据所述预设的裁剪比例计算所述绝对值分布的分位数阈值； 遍历所述第二轻量化模型网络中各卷积层的通道，并移除所述第二轻量化模型网络中各卷积层的通道对应的第一调节因子的绝对值小于所述分位数阈值的通道及其对应的进出连接和权重，得到剪枝后的第三轻量化模型网络； 对所述第三轻量化模型网络进行微调学习得到目标轻量化模型网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国自然资源航空物探遥感中心，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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