四川省建筑机械化工程有限公司;西南交通大学唐杰获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省建筑机械化工程有限公司;西南交通大学申请的专利基于无人机视觉识别的边坡校验方法及相关设备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：CN121661544B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610154805.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机视觉识别的边坡校验方法及相关设备是由唐杰;郑伟;许彤;富海鹰;罗宇;姚远设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无人机视觉识别的边坡校验方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机视觉识别的边坡校验方法及相关设备，本发明涉及图像处理技术领域，本发明首先通过无人机多源设备采集数据并融合生成多尺度融合图像，作为统一分析基底；其次从中提取区域特征进行智能分区，并识别关键要素特征映射至各分区，建立区域‑要素关联模型；接着，引入时序维度，将当前分区数据与历史边坡结构数据进行比对，并创新性地采用要素折减分析法，依据要素的发育与演化动态修正力学参数，从而计算出反映真实损伤状态的坡度变化量和结构变形量；最后基于这些量化指标生成边坡热力图，实现风险可视化输出。
本发明授权基于无人机视觉识别的边坡校验方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.基于无人机视觉识别的边坡校验方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、通过搭载多源采集设备的无人机采集目标边坡数据，获取用于边坡校验的多源原始数据；融合所述多源原始数据，生成多尺度融合图像； 步骤S2、提取所述多尺度融合图像中与边坡稳定性校验相关的区域特征，基于该区域特征将目标边坡划分为若干个适配边坡校验判定的边坡结构区域； 步骤S3、识别所述多尺度融合图像中影响边坡稳定性的要素特征，根据空间位置关系将各要素特征映射至对应边坡结构区域，得到若干含要素特征的边坡结构区域； 步骤S4、获取上一个时期的历史边坡结构数据，基于区域划分对若干个包含要素特征的边坡结构区域和历史边坡结构数据进行结构比对，并基于比对结果采用要素折减分析法计算坡度变化量和结构变形量； 步骤S5、基于各区域的坡度变化量和结构变形量，生成用于边坡校验的目标边坡热力图，完成边坡校验的数据可视化输出。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省建筑机械化工程有限公司;西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市成华区二仙桥西一巷7号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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