恭喜中国科学院空天信息创新研究院李毅获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院空天信息创新研究院申请的专利多模型决策级融合的滑坡识别方法及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：CN114463643B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111589009.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权多模型决策级融合的滑坡识别方法及装置是由李毅;金鼎坚;冯权泷;李京;龚建华;王萍设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模型决策级融合的滑坡识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模型决策级融合的滑坡识别方法及装置，方法包括：获取待识别遥感影像；将所述待识别遥感影像输入滑坡识别模型中，获得滑坡识别模型输出的待识别遥感影像的类别；其中，所述滑坡识别模型包括决策器和多个学习器，所述多个学习器用于分别获取待识别遥感影像的预测类别，所述决策器用于对所述多个学习器的预测类别进行投票获得所述输出的待识别遥感影像的类别。本发明实现了消落带滑坡信息的智能化提取，提高了滑坡识别的工作效率和滑坡智能化识别的实用水平。
本发明授权多模型决策级融合的滑坡识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模型决策级融合的滑坡识别方法，其特征在于，包括：获取待识别遥感影像；将所述待识别遥感影像输入滑坡识别模型中，获得滑坡识别模型输出的待识别遥感影像的类别；其中，所述滑坡识别模型包括决策器和多个学习器，所述多个学习器用于分别获取待识别遥感影像的预测类别，所述决策器用于对所述多个学习器的预测类别进行投票获得所述输出的待识别遥感影像的类别；所述待识别遥感影像包括水平视角获取的库区消落带的遥感影像；所述多个学习器是通过分别将经过预处理的样本数据集送入不同的神经网络模型中训练后得到的；所述数据预处理包括：样本数据集划分、归一化、编码转化、数据增强、正负样本拼接和增加随机性；所述样本数据集划分包括：采用五折交叉验证方法将样本数据集划分为5堆，每一次训练选取其中一堆作为测试集，另外四堆作为训练集。
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