公开(公告)号：CN115329854B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202210931985.4

申请日：2022-08-04

Applicant: 成都信息工程大学 ,  四川省地质工程勘察院集团有限公司

Inventor： 刘敦龙 ,  胡耕源 ,  吴倩 ,  张少杰 ,  唐聃 ,  何磊 ,  桑学佳

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开多尺度次声信号融合的泥石流流量智能反演方法。针对现有技术无法将水槽模拟试验与野外观测两种途径采集的泥石流次声信号有效融合的缺陷，本发明提供一种多尺度泥石流次声信号融合方法，通过改进水槽实验设备与设计信号处理流程与条件消除两类原始信号间特征差异，实现信号融合，解决泥石流次声监测预警研究中基础数据扩充问题。本发明提供机器学习样本集构建方法，从泥石流次声信号中提取能量、时域、频域特征指标，配合泥石流运动特征指标组成用于机器学习的特征向量。本发明提供泥石流流量智能反演测算方法是一种基于泥石流次声信号的堆栈泛化类集成学习模型，能够应用于现场泥石流监测预警。本发明还提供各技术方案的应用方案。

公开(公告)号：CN119992427A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510466985.5

申请日：2025-04-15

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 刘敦龙 ,  何魏 ,  桑学佳 ,  张少杰 ,  吴倩 ,  陈乔 ,  杨强

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开泥石流视频识别模型样本集与模型构建方法、边缘监测系统。针对现有技术计算开销大、依赖硬件性能的缺陷，本发明提供泥石流边缘监测方案。泥石流视频识别模型的样本集构建方法生成的样本采用灰度图表征监控视频的帧图像信息，样本数据兼顾包含灾害动态、去除环境干扰、简化图像特征表达三项目标，同时满足识别模型训练达标与适配边缘设备性能。泥石流视频识别模型构建方法提供改进的Tiny Darknet模型用于训练。泥石流边缘监测系统是低成本且运行稳定、性能优秀的自动监测预警系统，显著降低智能监测对通信网络的依赖，使灾情监测预警可以完全前移至野外监测位原址，有利于实现野外多点布控，增强系统性监测预警。

公开(公告)号：CN116562161A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310556010.2

申请日：2023-05-17

Applicant: 中国矿业大学 ,  成都信息工程大学

Inventor： 祝元丽 ,  桑学佳 ,  吴子豪 ,  冯向阳

IPC: G06F30/27 ,  G06V20/13 ,  G06Q50/02 ,  G06V10/82 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种黑土可蚀性的反演模型构建方法，步骤包括：野外黑土土壤数据采集；对采集到的黑土土壤数据进行处理，获取其理化数据和光谱数据；获取多种环境因子，并基于多时相卫星遥感影像识别稳定耕地；基于土壤理化性质和多因子算法构建黑土土壤可蚀性评估模型。本发明利用有限的地面采样和卫星影像数据，进行大范围多因子的黑土可蚀性反演，解决了当前难以开展大范围、高密度土壤调查取样的限制，有效提升了黑土土壤可蚀性反演的时空分辨率和准确度，为科学评估大面积长时间序列条件下的土壤侵蚀强度奠定了精度和效率基础。

公开(公告)号：CN116244593A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211736176.4

申请日：2022-12-31

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 刘敦龙 ,  蒲未来 ,  桑学佳 ,  何磊 ,  唐聃 ,  高燕

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N20/00 ,  G08B21/10 ,  G08B21/18

Abstract: 本发明公开地质灾害分级样本全局扩充测算方法及应用、滑坡风险分级预警方法。针对现有技术未将扩充量预期测算作为一个技术问题加以对待、未将扩充结果集的全局平衡性作为技术改进关注点的缺陷，本发明地质灾害分级样本全局扩充测算方法解决该多分类不平衡问题项下数据再平衡的目标设计问题。通过测算确定少数类样本集全局扩充量，提高自然发生数据提取构建的样本集数据的全局平衡性、提高样本集利用价值，同时节省运算时空开销，减少数据存储量、传输量，提高地质灾害监测预警系统硬件处理速度。本发明滑坡风险分级预警方法充分滑坡短历时位移数据与再平衡后样本集全局平衡特征两方面优势，提升预警分类模型准确率。

公开(公告)号：CN115329854A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210931985.4

申请日：2022-08-04

Applicant: 成都信息工程大学 ,  四川省地质工程勘察院集团有限公司

Inventor： 刘敦龙 ,  胡耕源 ,  吴倩 ,  张少杰 ,  唐聃 ,  何磊 ,  桑学佳

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开多尺度次声信号融合的泥石流流量智能反演方法。针对现有技术无法将水槽模拟试验与野外观测两种途径采集的泥石流次声信号有效融合的缺陷，本发明提供一种多尺度泥石流次声信号融合方法，通过改进水槽实验设备与设计信号处理流程与条件消除两类原始信号间特征差异，实现信号融合，解决泥石流次声监测预警研究中基础数据扩充问题。本发明提供机器学习样本集构建方法，从泥石流次声信号中提取能量、时域、频域特征指标，配合泥石流运动特征指标组成用于机器学习的特征向量。本发明提供泥石流流量智能反演测算方法是一种基于泥石流次声信号的堆栈泛化类集成学习模型，能够应用于现场泥石流监测预警。本发明还提供各技术方案的应用方案。