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龍圖騰網(wǎng)獲悉云海智創(chuàng)(江蘇)科技有限公司申請的專利一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法獲國家發(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：CN120408381B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202510863738.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法是由許立兵;劉鵬;梁逸爽;張子亭;王雄;葛志成設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及海霧圖像識別領(lǐng)域，公開了一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法，目的在于提高多源數(shù)據(jù)融合效率及合理利用，提高模型的穩(wěn)定性，從而實現(xiàn)海霧的精準識別和時空演變預(yù)測更加精準。本發(fā)明通過可見光小波紋理分析、紅外動態(tài)溫度校正及微波液態(tài)水路徑反演構(gòu)建三維特征空間，圖像分支采用改進的DeepLabV3+進行霧區(qū)語義分割，結(jié)合熱力學(xué)相變判據(jù)與流體力學(xué)擴散模型實現(xiàn)霧區(qū)識別與軌跡預(yù)測，最終形成高精度海霧圖像識別和預(yù)測系統(tǒng)。通過物理方程替代黑箱模型，解決傳統(tǒng)方法可解釋性差、實時性不足的缺陷。

本發(fā)明授權(quán)一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法，其特征在于，所述基于集成學(xué)習(xí)的高精度海霧圖像識別與預(yù)測方法包括： 獲取可見光衛(wèi)星遙感圖像及紅外波段數(shù)據(jù)，依據(jù)所述可見光衛(wèi)星遙感圖像進行多尺度紋理分析，提取霧區(qū)邊緣的紋理特征，生成可見光紋理特征圖，依據(jù)所述紅外波段數(shù)據(jù)計算亮溫差，結(jié)合海表溫度生成紅外霧區(qū)概率圖； 獲取海洋浮標實測的海表溫度及海表以上氣溫數(shù)據(jù)，得到臨界濕度閾值，結(jié)合所述可見光紋理特征圖中的邊緣銳度量化值，生成熱力學(xué)相變判據(jù)矩陣； 獲取微波輻射計數(shù)據(jù)，依據(jù)所述微波亮溫數(shù)據(jù)反演液態(tài)水路徑，依據(jù)所述紅外霧區(qū)概率圖、熱力學(xué)相變判據(jù)矩陣與液態(tài)水路徑閾值進行邏輯融合，生成多源融合霧區(qū)識別圖； 基于所述多源融合霧區(qū)識別圖提供的霧區(qū)初始分布，結(jié)合風(fēng)場數(shù)據(jù)與邊界層高度數(shù)據(jù)，得到霧區(qū)水平擴散速率和方向，模擬未來運動軌跡，生成霧帶擴散矢量場； 疊加所述多源融合霧區(qū)識別圖與霧帶擴散矢量場，生成時間序列預(yù)測結(jié)果，當預(yù)測霧區(qū)覆蓋港口或航道且覆蓋概率≥預(yù)設(shè)值時，觸發(fā)分級告警信號，生成海霧綜合預(yù)測告警圖。

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