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龙图腾网获悉广东省珠海工程勘察院申请的专利一种基于深度学习的地质灾害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：CN121614990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610142459.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度学习的地质灾害预警方法及系统是由刘佳;曾新雄;吴舒天;江金进;罗跃春;赖波;江山;赵风顺;陈开明;陈桂丽设计研发完成，并于2026-02-02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地质灾害预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的地质灾害预警方法及系统，涉及灾害预警技术领域，该系统包括：数据映射模块、特征提取模块、概率值分析模块、灾害预警模块。本发明通过将静态地质属性数据映射为地质渗透结构特征向量，并利用其生成针对动态降雨时序数据的通道关注权重矩阵，以此对降雨数据进行加权调制，提取出受地质约束的有效水文响应特征，最终计算灾害发生概率并触发预警，达到了对相同降雨条件在不同地质环境下所致灾害风险的精准区分与动态预警，解决了现有技术中无法区分相同降雨在不同地质环境下的风险差异的问题。

本发明授权一种基于深度学习的地质灾害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地质灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标监测区域的静态地质属性数据与动态降雨监测时序数据，将静态地质属性数据映射为地质渗透结构特征向量，并将动态降雨监测时序数据映射为水文负载输入序列； 利用地质渗透结构特征向量生成针对水文负载输入序列的通道关注权重矩阵，通过通道关注权重矩阵对水文负载输入序列执行加权调制计算，提取得到受地质条件约束的有效水文响应特征； 所述提取得到受地质条件约束的有效水文响应特征，包括： 将地质渗透结构特征向量输入至全连接层网络进行维度变换，输出得到与水文负载输入序列的时间步长维度相匹配的地质门控调节向量； 利用地质门控调节向量与水文负载输入序列进行逐元素点乘运算，通过抑制非敏感时段的降雨数据并增强敏感时段的降雨数据，输出得到受地质条件约束的有效水文响应特征； 所述将地质渗透结构特征向量输入至全连接层网络进行维度变换，输出得到与水文负载输入序列的时间步长维度相匹配的地质门控调节向量，包括： 提取地质渗透结构特征向量中表征岩土体渗透系数的第一分量与表征土层厚度的第二分量； 根据第一分量与第二分量通过激活函数计算得到能够通过数值大小反映降雨入渗滞后效应的时间衰减因子； 基于时间衰减因子对地质渗透结构特征向量进行时序展开，构建形成具备时间维度属性的地质门控调节向量； 所述提取地质渗透结构特征向量中表征岩土体渗透系数的第一分量与表征土层厚度的第二分量，包括： 对静态地质属性数据进行独热编码与归一化处理，构建包含岩性类别、土体孔隙率及坡体结构的原始地质数据组； 通过图卷积神经网络对原始地质数据组中的空间邻域特征进行聚合，提取出表征监测点局部微地貌水文特性的潜在隐含层向量，并从潜在隐含层向量中提取第一分量与第二分量； 将有效水文响应特征输入至预置的灾害演化分析网络中，得到反映当前地质条件下边坡稳定状态的灾害发生概率值； 响应于灾害发生概率值超过预设的动态安全阈值，通过信号装置生成地质灾害预警信号并执行报警推送操作。

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