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龙图腾网恭喜中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法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：CN119131469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411152793.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法是由江威;严登华;崔师爱;庞治国;黄诗峰;周卓越设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法，首先针对时序高分辨率卫星遥感影像，以河湖范围侵占区域构建训练样本集，并采用残差网络构建用于河湖四乱侵占遥感图像边缘检测的河湖侵占线索挖掘模型，挖掘河湖四乱行为线索的范围边界和侵占时间范围，进一步调取挖掘线索区域的岸基监控视频图像，采用LSP图卷积网络模型，识别河湖侵占类型、位置和时间，形成告警列表信息，为河湖四乱侵占及时精准监管提供支撑。

本发明授权一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像的河湖侵占线索挖掘和告警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取河湖监管范围的高分辨率卫星遥感数据，并对高分辨率卫星遥感数据进行预处理；S2、基于残差网络构建河湖侵占线索挖掘模型，并通过河湖侵占线索挖掘模型从预处理后的高分辨率卫星遥感数据中挖掘得到河湖侵占范围的中心坐标位置和侵占起止时间；S3、根据河湖侵占范围的中心坐标位置和侵占起止时间获取河湖监管范围的岸基视频监控图像，并基于岸基视频监控图像和LSP图卷积网络得到河湖侵占的告警列表信息；所述步骤S2包括以下分步骤：S21、在预处理后的高分辨率卫星遥感数据中勾画河湖侵占类型和范围作为样本，构建训练样本集；S22、以实际河湖侵占范围作为目标集，将训练样本集输入残差网络，使用反向传播算法和梯度下降法对残差网络进行训练，得到河湖侵占线索挖掘模型；S23、将预处理后的高分辨率卫星遥感数据输入河湖侵占线索挖掘模型，输出得到河湖侵占范围，并通过影像信息提取河湖侵占范围的中心坐标位置和侵占起止时间；所述步骤S23包括以下分步骤：S231、将预处理后的高分辨率卫星遥感数据作为输入图像，对输入图像进行卷积操作，得到卷积输出特征图： 其中表示卷积输出特征图在位置的元素，表示输入图像在位置的像素值，表示卷积核在位置的值；S232、通过ReLU函数对卷积输出特征图进行激活，得到激活后的特征图： 其中表示激活后的特征图在位置的元素；S233、对激活后的特征图进行最大池化操作，得到池化后输出特征图： 其中表示池化后输出特征图在位置的元素，表示池化窗口，和表示池化窗口中的元素索引，和的取值范围为，表示池化窗口大小；S234、对池化后输出特征图进行残差块计算，得到残差块输出特征图： 其中表示残差映射，表示权重集合；S235、通过全连接层对残差块输出特征图进行分类或回归，得到河湖侵占范围： 其中表示全连接层的输出，表示激活函数，表示权重矩阵，表示偏置向量；通过将遥感影像分为二值图，其中0为非侵占区域，1为侵占区域，根据侵占区域坐标范围，提取河湖侵占范围的中心坐标位置，对应获取影像侵占前后影像时间作为侵占起始时间。

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