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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東省科學(xué)院廣州地理研究所;南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室(廣州);廣西壯族自治區(qū)海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站申請(qǐng)的專利基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法、裝置以及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116977240B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210396844.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法、裝置以及設(shè)備是由舒思京;楊傳訓(xùn);彭小燕;楊驥;胡義強(qiáng);李佳燁;藍(lán)文陸;荊文龍;鄧應(yīng)彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法、裝置以及設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及溢油檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的極化SAR圖像，其中，所述極化SAR圖像包括疑似溢油區(qū)域以及清潔區(qū)域；從所述極化SAR圖像的極化特征中提取目標(biāo)極化特征，將所述目標(biāo)極化特征輸入至預(yù)設(shè)的檢測(cè)模型，進(jìn)行若干次訓(xùn)練，獲取目標(biāo)溢油檢測(cè)模型；響應(yīng)于檢測(cè)指令，所述檢測(cè)指令包括待檢測(cè)區(qū)域的極化SAR圖像，根據(jù)所述待檢測(cè)區(qū)域的極化SAR圖像以及目標(biāo)溢油檢測(cè)模型，獲取所述目標(biāo)溢油檢測(cè)模型輸出的溢油檢測(cè)結(jié)果。能夠在實(shí)現(xiàn)溢油提取的同時(shí)有效的過(guò)濾極化SAR圖像中的疑似溢油，不僅可以減少極化特征冗余，還可以提高溢油檢測(cè)精度、油膜分類精度，實(shí)現(xiàn)了溢油狀況快速、有效地檢測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法、裝置以及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于極化SAR圖像的溢油檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取目標(biāo)區(qū)域的極化SAR圖像，其中，所述極化SAR圖像包括疑似溢油區(qū)域以及清潔區(qū)域； 分別提取所述極化SAR圖像中的疑似溢油區(qū)域以及清潔區(qū)域的圖像作為第一樣本圖像以及第二樣本圖像，獲取所述第一樣本圖像對(duì)應(yīng)的極化特征，以及第二樣本圖像對(duì)應(yīng)的極化特征；其中，所述第一樣本圖像對(duì)應(yīng)的極化特征包括溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征以及非目標(biāo)溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征； 將所述第一樣本圖像的極化特征作為第一選擇樣本，將所述第二樣本圖像的極化特征作為第二選擇樣本，獲取所述第一選擇樣本以及第二選擇樣本的均值和方差，并輸入至預(yù)設(shè)的歐式距離計(jì)算算法中，計(jì)算溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征與清潔區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征的第一歐式距離、非目標(biāo)溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征與清潔區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征的第一歐式距離，將最大的第一歐式距離對(duì)應(yīng)的極化特征作為溢油檢測(cè)特征，其中，所述歐式距離計(jì)算算法為： 式中，D為歐式距離，m1為所述第一選擇樣本的均值，m2為所述第二選擇樣本的均值，σ1為所述第一選擇樣本的方差，σ2為所述第二選擇樣本的方差； 將所述第一樣本圖像中，溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征作為第一選擇樣本，非目標(biāo)溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征作為第二選擇樣本，獲取所述第一選擇樣本以及第二選擇樣本的均值和方差，并輸入至預(yù)設(shè)的歐式距離計(jì)算算法中，計(jì)算溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征與非目標(biāo)溢油目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的極化特征的第二歐式距離，將最大的第二歐式距離對(duì)應(yīng)的極化特征作為油膜分類特征； 將所述溢油檢測(cè)特征以及油膜分類特征輸入至預(yù)設(shè)的檢測(cè)模型，進(jìn)行若干次訓(xùn)練，獲取目標(biāo)溢油檢測(cè)模型； 響應(yīng)于檢測(cè)指令，所述檢測(cè)指令包括待檢測(cè)區(qū)域的極化SAR圖像，根據(jù)所述待檢測(cè)區(qū)域的極化SAR圖像以及目標(biāo)溢油檢測(cè)模型，獲取所述目標(biāo)溢油檢測(cè)模型輸出的溢油檢測(cè)結(jié)果。

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