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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國建設基礎設施有限公司;山東大學;中建山東投資有限公司申請的專利一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119810372B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510299650.9，技術領域涉及：G06T17/20；該發(fā)明授權一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法是由竇松濤;程金生;王有標;崔新壯;張小寧;田長進;高凱;何貴平;朱洽斌;王蓬;解慶賀;張建立;禚錦鑫;宋文鋒設計研發(fā)完成，并于2025-03-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于測量和數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達對目標邊坡表面進行周期性掃描，得到點云數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個巖體單元對應的坡面區(qū)域的地質數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計算每個時間的每個巖體單元對應的坡面區(qū)域在吸水過程中的膨脹勢能；步驟3：將均值輸出作為輸入量輸入到預訓練的深度學習自編碼器中，結合方差輸出，輸出潛在變量；計算潛在變量與均值輸出的差值，將差值與預設的基本閾值進行比值預算，得到每個巖體單元對應的坡面區(qū)域的失穩(wěn)概率。該方法能夠動態(tài)響應環(huán)境變化，實時提供穩(wěn)定性評估結果，具有較高的預測精度、實時性和適應性。

本發(fā)明授權一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法，其特征在于，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達對目標邊坡表面進行周期性掃描，得到點云數(shù)據(jù)；對點云數(shù)據(jù)進行點云分割，得到多個巖體單元；在每個巖體單元對應的坡面區(qū)域執(zhí)行以下操作：通過地質調查獲得該坡面區(qū)域的地質數(shù)據(jù)，通過氣象站記錄獲得該坡面區(qū)域在多個連續(xù)時間的水文氣象數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個巖體單元對應的坡面區(qū)域的地質數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計算每個時間的每個巖體單元對應的坡面區(qū)域在吸水過程中的膨脹勢能；根據(jù)膨脹勢能，計算每個巖體單元對應的坡面區(qū)域在每個時間的體積應變和在各項同性條件下的主應變，并根據(jù)體積應變和主應變，計算每個巖體單元對應的坡面區(qū)域在每個時間的有效應力，然后計算所有時間的有效應力的均值，得到均值輸出；再計算所有時間的有效應力的方差，得到方差輸出；步驟3：將均值輸出作為輸入量輸入到預訓練的深度學習自編碼器中，結合方差輸出，輸出潛在變量；計算潛在變量與均值輸出的差值，將差值與預設的基本閾值進行比值預算，得到每個巖體單元對應的坡面區(qū)域的失穩(wěn)概率；步驟1中從高精度激光雷達對目標邊坡表面進行周期性掃描，得到點云數(shù)據(jù)；對點云數(shù)據(jù)進行點云分割，得到多個巖體單元的方法包括：通過如下公式，對點云數(shù)據(jù)中第個點進行自適應濾波： ；其中，為點處的點云密度；為搜索球體內(nèi)的點數(shù)；為搜索球體半徑；為點到最近鄰點的距離；為高斯分布的標準差；為點處的法向量；為激光雷達視線方向向量；再通過如下公式，判斷點的鄰點是否屬于一個巖體單元： ；其中，為判定值，若，則判斷點與其鄰點于一個巖體單元；為點與其鄰點的歐式距離；為點的鄰點處的法向量；為點處的點云密度；為設定的角度閾值；為設定的距離閾值；為設定的密度閾值。

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