山东科技大学崔晓东获国家专利权
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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119785039B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510245553.1，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法及系统是由崔晓东;王亚雪;李文君;王佳苗;卜宪海;阳凡林设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于河床沉积物勘探技术领域，公开了融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法及系统。该方法使用超像素分割方法对多波束反向散射强度图像进行划分；对超像素分割后的像素进行样本扩充；利用置信学习进行样本增强。本发明基于现场的河床底质采样点，使用超像素分割方法将多波束反向散射强度图像分割成不同的超像素区域，将超像素块的中心作为该超像素的代表，利用置信学习去除扩充数据集中的噪声，实现河床底质样本增强。
本发明授权融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合置信学习和超像素分割的河床底质增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，使用超像素分割方法对多波束反向散射强度图像进行划分； S2，对超像素分割后的像素进行样本扩充； S3，利用置信学习进行样本增强； 在步骤S1中，使用超像素分割方法对多波束反向散射强度图像进行划分，包括： S101，初始化种子点，在反向散射图像中均匀的分配H个种子点，每个超像素大小为Ns； S102，优化种子点，计算初始种子点邻域内所有像素的梯度，将种子点移动到邻域内梯度，梯度表示图像中像素值变化最快的方向和幅度，对于灰度图像其像素值范围为[0,255],梯度幅值的理论范围为 S103，计算距离度量，包括颜色距离和空间距离； 在步骤S3中，利用置信学习进行样本增强，包括： 首先，对多波束水深和反向散射强度数据进行特征提取； 其次，结合现场底质采样点，通过置信学习对超像素分割扩充后的样本去除噪声标签。
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