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龙图腾网获悉中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心)申请的专利基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法及设备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：CN121453143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610008226.9，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法及设备是由黄喆;张鸣之;马娟;刘昕曜;李惠;邢顾莲;鲁子寒设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法及设备，包括如下步骤：大面积点阵式埋设终端装置并形成传感网络；终端进行休眠监测，在检测到震动与倾斜变化时自动唤醒并采集传感器原始数据；终端通过无线通信模块将传感器原始数据上传至集中采集设备；集中采集设备对数据进行汇总和预处理，生成滑坡微动数据、外场输入集合与拓扑初始化参数集合；数据处理与分析系统调用改进型CCNN网络进行综合评估，生成预警等级、目标区域索引与触发指令；若综合评估结果显示滑坡体不稳定和位移加剧，则发出预警信息。本发明提高了滑坡预警的精度和可靠性。

本发明授权基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法及设备在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的点阵式滑坡微动监测与预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 按照预先设计的网格和点阵方案，将多个终端装置大面积点阵式埋设于滑坡体和潜在滑坡区域的地下，并将天线引出地表； 终端装置在正常情况下处于低功耗休眠模式，进行休眠监测，当检测到震动以及倾斜变化超过预设阈值时自动唤醒并采集传感器原始数据； 终端装置通过无线通信模块将传感器原始数据发送至集中采集设备，完成数据汇聚； 集中采集设备完成传感器原始数据汇聚，并执行数据预处理，生成滑坡微动数据、外场输入集合与拓扑初始化参数集合； 数据处理与分析系统基于滑坡微动数据、外场输入集合与拓扑初始化参数集合，调用改进型CCNN网络，对滑坡体的稳定性进行综合评估，生成预警等级、目标区域索引与触发指令； 若分析结果显示滑坡体不稳定、位移加剧，则向主管部门和公众发出预警信息； 所述调用改进型CCNN网络包括： 构建改进型CCNN网络，所述改进型CCNN网络包括：单元复形构建单元、时空物理门控消息传递单元、物理一致性约束单元与多尺度不确定性预警单元； 在单元复形构建单元中，基于滑坡微动数据与拓扑初始化参数集合建立单元复形结构，生成单元复形输入结构； 在时空物理门控消息传递单元中，接收单元复形输入结构与外场输入集合，构建时间门控与物理门控，执行跨维消息传递与特征更新，生成多层中间特征表示； 在物理一致性约束单元中，接收多层中间特征表示与外场输入集合，基于摩尔-库仑准则与预设能量约束计算约束残差集合，生成物理一致化特征表示； 在多尺度不确定性预警单元中，接收物理一致化特征表示，执行置信度门控并进行多尺度单元复形聚合，结合约束残差集合，生成预警等级、目标区域索引与触发指令。

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