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龍圖騰網獲悉自然資源部第一海洋研究所申請的專利一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318611B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510811757.7，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法及系統是由馬毅;杜凱;姜宗辰設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于海洋溢油檢測技術領域，公開了一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法及系統。該方法構建等效溢油量分布歸一化模型，獲取溢油像素的不同尺度的特征信息，利用自注意力模塊對溢油像素的不同尺度的特征信息進行交互式融合，再通過雙線性插值對多組特征圖進行縮放，得到多個等效溢油量分布圖，并輸出融合特征，然后通過串聯融合這些特征，并應用Focal?Log?CoshLoss函數生成最終的顯著性概率圖結果，進行試驗驗證。本發明能夠準確檢測溢油的空間分布，并能夠有效估算乳化和未乳化溢油的等效相對濃度，其檢測精度顯著優于傳統方法。

本發明授權一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向寬譜段衛星光學遙感影像的溢油表征方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1，構建等效溢油量分布歸一化模型，獲取溢油像素的不同尺度的特征信息，包括：獲取相對未乳化溢油NEOS的歸一化厚度、相對油水乳化物OE歸一化油濃度、未乳化溢油NEOS像素的總油體積和油水乳化物OE像素總油體積； S2，構建等效溢油量分布深度學習表征模型：利用自注意力模塊對溢油像素的不同尺度的特征信息進行交互式融合，再通過雙線性插值對多組特征圖進行縮放，得到多個等效溢油量分布圖，并輸出融合特征，然后通過串聯融合這些特征，應用Focal-Log-CoshLoss函數生成最終的顯著性概率圖結果； S3，利用生成的顯著性概率圖結果，在多個典型海域進行溢油的空間分布，估算乳化和未乳化溢油的相對濃度的試驗驗證； 步驟S2中，自注意力模塊采用多尺度特征提取模塊，引入RSU模塊作為主干網絡；RSU模塊采用中間特征圖而不是輸入圖像作為輸入學習和編碼深層多尺度特征；擴張卷積用于提高每層的深度特征分辨率，對于淺層，僅將最后一個卷積替換為擴張卷積；對于深層，所有卷積被具有不同擴張率的擴張卷積所取代；RSU模塊中引入池化操作；RSU主干U的特征定義為： ； 其中，是中間特征圖，為擴張卷積的輸出，為擴張卷積； ； 其中，代表個基于擴張的卷積模式，；為RSU的輸出，為激活函數ReLU，為個基于擴張的卷積的輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人自然資源部第一海洋研究所，其通訊地址為：266061 山東省青島市嶗山區仙霞嶺路6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。