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龙图腾网恭喜长江水利委员会长江科学院申请的专利一种基于深度学习的实时河流水位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：CN119418508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510011804.X，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于深度学习的实时河流水位监测预警方法及系统是由李志晶;陈齐;张国帅;王晓雪;李文奇;王奕森;杨绪海;金中武;周银军;刘亚;陈鹏;刘昭希;吴华莉;刘小斌;朱帅;刘玉娇;张玉琴;周其航;马秀琴;陈义武设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的实时河流水位监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的实时河流水位监测预警方法及系统。该方法包括以下步骤：获取目标流域遥感影像及多监测点实时水文数据；对目标流域遥感影像进行水流流向拓扑分析，构建水流拓扑网络；对目标流域遥感影像进行流域结构动态变化特征分析，生成流域结构动态变化数据；基于流域结构动态变化数据对水流拓扑网络进行拓扑态势演变拟合，得到动态拓扑演变网络；对多监测点实时水文数据进行多尺度时序趋势演化分析，生成水流量时序演化特征；基于水流量时序演化特征对动态拓扑演变网络进行演化特征空间位置映射，构建三维水文演化模型。发明实现了及时，准确的河流水位监测预警。

本发明授权一种基于深度学习的实时河流水位监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的实时河流水位监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取目标流域遥感影像及多监测点实时水文数据；对目标流域遥感影像进行水流流向拓扑分析，构建水流拓扑网络；步骤S2：对目标流域遥感影像进行流域结构动态变化特征分析，生成流域结构动态变化数据；基于流域结构动态变化数据对水流拓扑网络进行拓扑态势演变拟合，得到动态拓扑演变网络；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对目标流域遥感影像进行多时点时序分析，得到遥感影像时序序列；步骤S22：对遥感影像时序序列进行流域结构动态变化特征分析，生成流域结构动态变化数据；步骤S23：对流域结构动态变化数据进行深度动态表征学习，以得到流域结构动态演变规律；步骤S24：基于流域结构动态演变规律对水流拓扑网络进行拓扑态势演变拟合，得到动态拓扑演变网络；步骤S3：对多监测点实时水文数据进行多尺度时序趋势演化分析，生成水流量时序演化特征；步骤S4：基于水流量时序演化特征对动态拓扑演变网络进行演化特征空间位置映射，构建三维水文演化模型；基于三维水文演化模型生成流域水文动力模拟数据；步骤S5：对流域水文动力模拟数据进行水位趋势预测，生成水位趋势预测值；对水位趋势预测值进行平滑拟合，构建水位趋势预测曲线；步骤S6：基于预设的水位风险评估标准对水位趋势预测曲线进行动态水位风险分析，生成水位风险决策策略，以执行实时动态水位预警作业。

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长江水利委员会长江科学院，其通讯地址为：430010 湖北省武汉市江岸区黄浦大街23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”。