[发明专利]基于多模态学习的滑坡风险评估方法在审
| 申请号： | 202310530759.X | 申请日： | 2023-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN116740559A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 刘若辰;时晓萌;吕浩源;王凯锐;李卫斌;王蓉芳 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/80;G06Q10/0635;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态学习的滑坡风险评估方法，主要解决现有方法无法处理多模态数据，进而导致滑坡风险评估精度低的问题。其实现方案是：对高分遥感子图对应的数字高程模型进行提取；对高分遥感子图进行语义分割提取滑坡风险点的边缘；计算提取出的数字高程模型所对应的坡度图、坡向图；从坡度图、坡向图中提取各自对应的特征序列；对待评估高分遥感子图进行居民点检测和道路检测；将高分遥感子图、坡度图、坡向图进行图像嵌入；将特征序列进行序列嵌入；将居民点和道路的检测结果进行点嵌入；将嵌入后的数据输入到视觉自注意力模型中，得到滑坡风险评估等级。本发明提高了滑坡风险点评估的评估精度，可以用于地质灾害的预警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 学习 滑坡 风险 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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