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龙图腾网获悉西安中交公路岩土工程有限责任公司申请的专利基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法与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：CN121838024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610303210.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法与系统是由罗涛;陈彬;吴臻林;霍明宣;蔡庆娥;尉学勇;沈守祥;朱冬春;朱自成;周永生;郭其幼;于大勇;郭冠淼;王鹏;雷杰设计研发完成，并于2026-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法与系统，属于图像处理领域，该方法包括：获取多个时序上的灰度图像，将每张图像分为多个部分；根据每一部分在灰度图像内的位置以及每一部分内像素点的灰度分布，得到每一灰度图像内的每一部分的偏移角度与偏移量，并判断每一部分是否为未产生异常移动的部分；根据每一区域在每一时序上的每一灰度图像内所有发生异常移动与未产生异常移动的部分的偏移角度与偏移量的分布，判断在每一时序的后一时序上是否应进行预警。本发明旨在解决当前通过边坡的机载影像对边坡进行灾害预警时，由于图像内的自然特征点易受光照、人为活动等环境因素干扰，使得预警结果不准确的问题。

本发明授权基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于机载影像的边坡视频监控灾害预警方法，其特征在于，包括： 获取进行预警的边坡内的每一区域在多个时序上的灰度图像； 将每张灰度图像分为多个部分，根据每一部分在灰度图像内的位置，从进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的灰度图像内获取其前一时序上的灰度图像内的每一部分的距离相似部分，进而得到每一灰度图像内的每一部分与其距离相似部分的相似度；根据每一灰度图像内的每一部分与其距离相似部分的相似度的分布，得到每一灰度图像内的每一部分的最相似部分、发生偏移的可信性、偏移角度与偏移量； 根据每一灰度图像内的每一部分发生偏移的可信性与其最相似部分的相似度，得到每一灰度图像内未产生与产生异常移动的部分；根据进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的每一灰度图像内所有产生异常移动的部分的偏移角度与偏移量的分布，以及灰度图像内所有未产生异常移动的部分在图像中的位置、偏移角度与偏移量的分布，得到进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的灰度图像内的局部紊乱度与整体一致性； 根据进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的灰度图像内的局部紊乱度与整体一致性，判断进行预警的边坡内的每一区域在每一时序的后一时序上是否应进行预警； 所述得到每一灰度图像内的每一部分的最相似部分、发生偏移的可信性、偏移角度与偏移量的具体步骤如下： 将进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分与其所有距离相似部分的相似度中的最大值对应的距离相似部分，记为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分的最相似部分； 以进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分的中心像素点在灰度图像中的坐标为起点，以进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分的最相似部分的中心像素点在灰度图像中的坐标为终点，生成一个向量； 将向量的大小，记为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分的偏移量；将向量的方向与水平向右的横轴的夹角，记为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分的偏移角度； 获取进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分发生偏移的可信性的具体计算公式如下： 式中，表示进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分发生偏移的可信性，表示进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分与其所有距离相似部分的相似度中的最大值，表示参考部分与其所有距离相似部分的相似度中除外的其他相似度的方差，其中参考部分为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个部分； 所述得到进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的灰度图像内的局部紊乱度与整体一致性的具体步骤如下： 预设角度阈值与偏移量阈值； 当进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分与第个产生异常移动的部分的偏移角度的差值绝对值小于等于预设的角度阈值，则将进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分，记为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分的偏移角度相似部分； 当进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分与第个产生异常移动的部分的偏移量的差值绝对值小于等于预设的偏移量阈值，则将进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分，记为进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的第个产生异常移动的部分的偏移量相似部分； 根据进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的每一产生异常移动的部分的偏移量相似部分的数量与偏移角度相似部分的数量，得到进行预警的边坡内的第个区域在第个时序上的灰度图像内的局部紊乱度； 根据灰度图像内所有未产生异常移动的部分在图像中的位置、偏移角度与偏移量的分布，得到进行预警的边坡内的每一区域在每一时序上的灰度图像内的整体一致性。

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