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龍圖騰網(wǎng)獲悉交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究所;交通運(yùn)輸部東海航海保障中心申請(qǐng)的專利一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法及系統(tǒng)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：CN120047877B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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：202510513242.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法及系統(tǒng)是由耿雄飛;方圓;曹源;洛佳男;曾致遠(yuǎn);鄭玥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法及系統(tǒng)。通過(guò)AIS與激光雷達(dá)融合定位獲取目標(biāo)空間信息，并基于多智能船舶實(shí)時(shí)采集多視角視頻流。系統(tǒng)提取視頻關(guān)鍵幀后，采用sobel邊緣檢測(cè)與PCA分析技術(shù)構(gòu)建物體特征集，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)評(píng)估確定數(shù)據(jù)傳輸量。利用預(yù)訓(xùn)練自注意力模型對(duì)特征集進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，篩選出高注意力得分的特征，實(shí)現(xiàn)高效目標(biāo)識(shí)別與共享感知。本發(fā)明能夠顯著提升目標(biāo)識(shí)別精度和系統(tǒng)響應(yīng)速度，合理利用多智能船舶數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)協(xié)同感知，有效提高多船舶的綜合環(huán)境感知能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于智能船隊(duì)航行的目標(biāo)協(xié)同感知方法，其特征在于，包括： S102：在多個(gè)智能船舶中，通過(guò)AIS信息與激光雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)定位感知目標(biāo)空間信息； S104：基于多個(gè)智能船舶，實(shí)時(shí)獲取基于目標(biāo)感知的多個(gè)視頻數(shù)據(jù)； S106：對(duì)多個(gè)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵幀提取，基于sobel算子對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行物體區(qū)域分割，并通過(guò)PCA分析法提取物體特征主成分，形成多個(gè)第一特征集； S108：通過(guò)智能船舶網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)量； S110：通過(guò)已有識(shí)別物體的特征圖數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自注意力機(jī)制模型，并確定查詢矩陣、鍵矩陣與值矩陣，對(duì)每?jī)蓚€(gè)第一特征集進(jìn)行組合，基于自注意力機(jī)制模型，計(jì)算組合后的特征集注意力得分，以高得分特征進(jìn)行篩選，得到符合實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)量的特征，標(biāo)記為第二特征集； S112：通過(guò)圖像識(shí)別模型，基于第二特征集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，生成識(shí)別結(jié)果，基于識(shí)別結(jié)果與目標(biāo)空間信息進(jìn)行目標(biāo)協(xié)同感知，并將感知結(jié)果發(fā)送至多個(gè)智能船舶； 其中，所述S110，包括： 從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取已有識(shí)別物體的特征圖數(shù)據(jù)與特征識(shí)別率； 基于特征識(shí)別率設(shè)定關(guān)注度分?jǐn)?shù)； 將特征圖數(shù)據(jù)與關(guān)注度分?jǐn)?shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)； 構(gòu)建自注意力機(jī)制模型，通過(guò)線性變換方式，對(duì)特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行映射變換，生成初始查詢矩陣、初始鍵矩陣與初始值矩陣； 將特征圖數(shù)據(jù)導(dǎo)入自注意力機(jī)制模型并計(jì)算特征圖對(duì)應(yīng)的注意力得分，以注意力得分與關(guān)注度分?jǐn)?shù)的絕對(duì)差值作為損失函數(shù)，訓(xùn)練自注意力機(jī)制模型，循環(huán)調(diào)整查詢矩陣、初始鍵矩陣與初始值矩陣，直至損失函數(shù)收斂于預(yù)設(shè)差值； 訓(xùn)練完成后確定查詢矩陣、鍵矩陣與值矩陣； 其中，所述S110，還包括： 對(duì)每?jī)蓚€(gè)第一特征集進(jìn)行組合，得到組合特征集； 將組合特征集導(dǎo)入自注意力機(jī)制模型，對(duì)其中的特征向量進(jìn)行注意力得分計(jì)算，并篩選出高得分的特征集，標(biāo)記為高分特征數(shù)據(jù)； 對(duì)所有組合特征集進(jìn)行高分特征數(shù)據(jù)分析與篩選，并基于實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)量，從高分特征數(shù)據(jù)中選取符合數(shù)據(jù)量的特征數(shù)據(jù)，標(biāo)記為得到第二特征集。

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