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龍圖騰網(wǎng)獲悉海南空天信息研究院;中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院申請的專利一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法獲國家發(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：CN115131681B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為：202210790641.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法是由朱嵐巍;傅楊淦;吳虹蓉;陳方;楊旭設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法，包括:構(gòu)建初始改進U?Net網(wǎng)絡(luò)模型，所述初始改進U?Net網(wǎng)絡(luò)模型包括：編碼器、解碼器、遠跳連接和底層特征映射，其中，所述編碼器和所述解碼器中均設(shè)有注意力殘差塊和深度可分離注意力殘差塊以對圖像所包含的目標進行分類并分別提取特征，所述遠跳連接中設(shè)有CBAM注意力機制模塊以對所述圖像的特征進行權(quán)重的配置，所述底層特征映射中設(shè)有至少一個空洞空間金字塔池化模塊以使所述初始改進U?Net網(wǎng)絡(luò)模型對所述圖像中的較小區(qū)域的特征進行標記；本發(fā)明可以通過目標U?Net網(wǎng)絡(luò)模型有效提高對珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取的能力，并且進一步地實現(xiàn)高精度的自動提取。

本發(fā)明授權(quán)一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種珊瑚礁底棲物質(zhì)信息提取方法，其特征在于，包括: 構(gòu)建初始改進U-Net網(wǎng)絡(luò)模型，所述初始改進U-Net網(wǎng)絡(luò)模型包括：編碼器、解碼器、遠跳連接和底層特征映射，其中，所述編碼器和所述解碼器中均設(shè)有注意力殘差塊和深度可分離注意力殘差塊以對圖像所包含的目標進行分類并分別提取特征，所述遠跳連接中設(shè)有CBAM注意力機制模塊以對所述圖像的特征進行權(quán)重的配置，所述底層特征映射中設(shè)有至少一個空洞空間金字塔池化模塊以使所述初始改進U-Net網(wǎng)絡(luò)模型對所述圖像中的較小區(qū)域的特征進行標記； 通過訓練數(shù)據(jù)集對所述初始改進U-Net網(wǎng)絡(luò)模型訓練以獲得目標U-Net網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述訓練數(shù)據(jù)集包括：多張已對訓練區(qū)域的多種區(qū)域進行分類標記的訓練影像； 獲取目標區(qū)域的目標影像，所述目標影像包括所述目標區(qū)域的珊瑚礁底棲物質(zhì)的圖像，將所述目標影像輸入所述目標U-Net網(wǎng)絡(luò)模型中，通過所述編碼器的所述注意力殘差塊和所述深度可分離注意力殘差塊對所述珊瑚礁底棲物質(zhì)的圖像編碼，并進行特征數(shù)據(jù)的提取以獲得初始特征數(shù)據(jù)集； 通過所述遠跳連接的所述CBAM注意力機制模塊對所述初始特征數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)據(jù)進行權(quán)重分配，對重要性較高的特征數(shù)據(jù)分配較高權(quán)重系數(shù)，對重要性較低的特征數(shù)據(jù)分配較低權(quán)重系數(shù)，形成目標數(shù)據(jù)集； 通過所述解碼器對所述目標數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)特征分析以獲得目標分析數(shù)據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人海南空天信息研究院;中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，其通訊地址為：572029 海南省三亞市天涯鎮(zhèn)黑土村6號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。