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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种边坡智能监测系统及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：CN121686371B 。

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：202610194672.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种边坡智能监测系统及方法是由林沛元;龙楚豪;李坤设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边坡智能监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种边坡智能监测系统及方法，其中一种边坡智能监测系统，包括：拍摄设备，设置于边坡监测区域的电连接基础设施上，持续拍摄边坡得到原始图像；处理器，所述处理器包括特征提取模块、风险识别模块、实时预警模块，其中，特征提取模块用于提取原始图像中缺陷的特征参数；风险识别模块用于根据缺陷的特征参数分析得到风险指标；实时预警模块用于接收并监测特征参数、风险指标，当特征参数和或风险指标超过预设的突变阈值时，发送对应异常区域的监控数据和预警信号。采用本发明所述的边坡智能监测系统可以持续稳定地监测边坡情况。

本发明授权一种边坡智能监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种边坡智能监测系统，包括： 拍摄设备，设置于边坡监测区域的电连接基础设施上，持续拍摄边坡得到原始图像； 处理器，所述处理器包括特征提取模块、风险识别模块、实时预警模块，其中， 所述特征提取模块用于提取原始图像中缺陷的特征参数； 所述风险识别模块用于根据缺陷的特征参数分析得到风险指标； 所述实时预警模块用于接收并监测特征参数、风险指标，并且，当特征参数和或风险指标超过预设的突变阈值时，发送对应异常区域的监控数据和预警信号； 其中，所述特征参数包括裂缝特征参数，所述裂缝特征参数包括裂缝的长度和平均宽度；所述风险指标包括特定类型缺陷综合风险指标，所述根据缺陷的特征参数分析得到风险指标具体包括： 接收各个缺陷的特征参数；按照预设的图像空间划分规则，将边坡监测区域的图像划分为N×M的网格阵列，每个网格模块代表边坡的一个子区域，其中i为行索引，j为列索引；根据已知的边坡工程地质评估方法、风险关联性准则以及专家评估相结合，为网格阵列中的每个网格模块赋予该模块在边坡整体稳定性中的影响程度的地理空间重要性权重系数；结合每个缺陷的特征参数以及对应的地理空间重要性权重系数，计算得到对应的特定类型缺陷综合风险指标； 对于监测到的裂缝，其总数量为条，长度为，平均宽度为，裂缝的“基础严重程度”表示为： ； 其中和分别是长度和平均宽度的权重系数； 当裂缝完全位于单个网格模块内时，则该裂缝的风险指标为： ； 当裂缝跨越多个网格模块时，此时假设裂缝被网格阵列分割成了段，每段的长度为，其中是裂缝跨越网格模块的序号，，位于网格模块，其地理空间重要性权重系数为，则裂缝的有效权重为： ； 该裂缝的风险指标为： ； 展开后得到： ； 因此，计算得到裂缝综合风险指标为： ； 其中是裂缝序号，。

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