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龍圖騰網(wǎng)恭喜牧馬人(山東)勘察測繪集團(tuán)有限公司申請的專利基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119625965B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510151720.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B31/00；該發(fā)明授權(quán)基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法是由楊輝;葉孝兵;高超;王傳通;武紅陽;閆成國;劉海洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法；方法步驟為：通過多傳感器覆蓋監(jiān)測區(qū)域，采集并匯總環(huán)境數(shù)據(jù)；采用時空自適應(yīng)分解方法分離有效信號與噪聲，結(jié)合信噪比動態(tài)閾值和局部加權(quán)回歸平滑趨勢殘差，完成數(shù)據(jù)去噪，隨后通過線性插值和標(biāo)準(zhǔn)化對齊時間及量綱，并基于自適應(yīng)加權(quán)融合方法整合多傳感器數(shù)據(jù)；融合數(shù)據(jù)經(jīng)待審標(biāo)記的生成與審查，確保數(shù)據(jù)完整性；提取關(guān)鍵特征，構(gòu)建基于LSTM與隨機(jī)森林的混合模型評估災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，且通過設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)等級劃分規(guī)則；最終輸出融合數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，生成針對潛在地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警信號與決策建議。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對地質(zhì)環(huán)境變化的精準(zhǔn)監(jiān)測與風(fēng)險(xiǎn)評估。

本發(fā)明授權(quán)基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多傳感器的地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下具體實(shí)施步驟：S1、采集并匯總環(huán)境數(shù)據(jù)；S2、基于時空自適應(yīng)分解與重構(gòu)方法，通過小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理傳感器數(shù)據(jù)，篩選有效信號并平滑低頻殘差，對齊數(shù)據(jù)后采用自適應(yīng)加權(quán)融合方法生成融合數(shù)據(jù)，之后為融合數(shù)據(jù)生成待審標(biāo)記；待審標(biāo)記的生成過程如下：S41、選取標(biāo)記生成碼Cg∈[1，q-1]，計(jì)算標(biāo)記解析碼Ca=[Cg]×G；其中，G為橢圓曲線E：y2=x3+ax+bmodp上q階基點(diǎn)，E為定義上有限域Fp上的橢圓曲線，a、b、p和q表示橢圓曲線E中的參數(shù)；S42、選取隨機(jī)數(shù)r∈[1，q-1]，計(jì)算一階輔助標(biāo)識參數(shù)Pl1=[r]G；S43、計(jì)算融合數(shù)據(jù)X的短信息I=HPl1,BX；其中，H表示哈希函數(shù)；BX表示融合數(shù)據(jù)X的二進(jìn)制字符串形式；S44、計(jì)算二階輔助標(biāo)識參數(shù)Pl2=I×Cg+rmodq，且滿足Pl2≠0，否則返回步驟S42；S45、生成待審標(biāo)記L={Pl1，Pl2}；S3、審查數(shù)據(jù)是否缺失，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取關(guān)鍵特征并使用主成分分析對數(shù)據(jù)降維，隨后構(gòu)建結(jié)合LSTM和隨機(jī)森林的風(fēng)險(xiǎn)評估模型，捕捉時序特性并進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估，輸出災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果包括災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)概率和風(fēng)險(xiǎn)等級；審查數(shù)據(jù)是否缺失的審查過程如下：S51、檢驗(yàn)Pl2∈[1，q-1]是否成立：若成立，則計(jì)算一階輔助審查參數(shù)Pa1=[Pl2]×G；若不成立，則說明融合數(shù)據(jù)X存在缺失；S52、計(jì)算二階輔助審查參數(shù)Pa2=[HPl1,BX]×Ca+Pl1；其中，BX表示融合數(shù)據(jù)X的二進(jìn)制字符串形式；S53、若Pa1=Pa2，則說明融合數(shù)據(jù)X具有完整性；反正，則說明接融合數(shù)據(jù)X存在缺失；S4、基于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析自動激活應(yīng)急響應(yīng)：高風(fēng)險(xiǎn)全面響應(yīng)，中等風(fēng)險(xiǎn)警告并加強(qiáng)監(jiān)測，低風(fēng)險(xiǎn)建議定期監(jiān)測，之后采用遺傳算法優(yōu)化進(jìn)行資源調(diào)度，最小化響應(yīng)時間并優(yōu)先重要資源，災(zāi)后評估效果，優(yōu)化預(yù)測模型與響應(yīng)策略，輸出資源分配與災(zāi)后評估結(jié)果；S5、通過可視化界面實(shí)時展示監(jiān)測區(qū)域的融合數(shù)據(jù)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果、資源分配結(jié)果和災(zāi)后評估結(jié)果。

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