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青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地刘永正获国家专利权

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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地申请的专利一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法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:CN120126120B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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:202510609706.6,技术领域涉及:G06V20/64;该发明授权一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法是由刘永正;梁月;秦志亮;马本俊;兰文剑设计研发完成,并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法,包括:按纬度逐行、按深度逐层计算流速梯度,结合经度差异约束和候选点筛选技术,精确确定黑潮三维结构在各层各行的边界点。为适应不同海洋环境,该方法支持灵活选择是否纳入地形因素的影响,通过构建合流速减去平均值后的二维场,并利用零等值线确定底部边界深度,最终以三维散点图形式可视化黑潮结构的分布,全面呈现其三维形态。本发明突破了传统方法局限于表层分析、难以实时精确提取黑潮结构的局限,避免了聚类方法中强制划分水域特征和固定深度设定的不足,实现了基于数据时间分辨率的实时结构形态获取,同时显著降低了计算复杂度。

本发明授权一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于流速梯度的黑潮三维结构自动识别方法,其特征在于,包括如下步骤: A、基于流速梯度计算黑潮的水平宽度:首先从海洋流场数据中提取待测海域的经向流速和纬向流速,进而计算全场合流速数据,获取流场的全场流速分布;之后通过沿经度方向计算每个纬度行的流速偏导,利用偏导的拐点特征识别黑潮的水平宽度; B、基于深度筛选确定黑潮水体底部边界:通过对各深度层的流速偏导结果进行筛选,确定黑潮水体的底部边界深度; C、不考虑地形的大洋区黑潮三维结构识别; D、考虑地形影响的黑潮三维结构识别; 步骤A具体流程如下: 流速数据提取与计算:从输入数据中获取待测海域的经向流速和纬向流速,计算合流速,为后续梯度分析提供基础数据; 逐行偏导计算与分析原理:针对每个纬度行,沿经度方向对合流速进行偏导计算,得到水平梯度,通过分析的变化趋势进行识别; 拐点识别:通过分析梯度的拐点,梯度最大值和梯度最小值,作为黑潮左右边界的候选点,进而确定黑潮的左右边界位置,即水平宽度; 黑潮的水平宽度识别分为以下三个阶段: ①进入黑潮边界阶段,未到黑潮区域:当逐渐增大并达到最大值时,表明沿经度方向流速上升的速率越来越快; ②黑潮内部过程:当虽仍大于0但开始减小时,流速依然在增加,但增加的速率逐渐减缓,随后,减小至0甚至变为负值,说明流速增长的趋势消失,甚至开始反转; ③离开黑潮区域阶段:当达到最小值,然后开始上升但仍为负值时,表明流速仍在下降,但下降的速率逐渐放缓; 所述步骤B包括如下流程: 深度层流速分析:沿深度方向逐层提取流速数据,计算每个深度层在指定纬度行内的水平梯度; 边界判定条件:对每一深度层的梯度结果施加筛选条件,包括梯度值范围、梯度差大于2°以及边界点经度连续性约束,当某一深度层不再满足条件时,判定为黑潮的底部边界; 结果整合:汇总各纬度行的底部边界深度,形成黑潮的三维结构轮廓; 所述步骤C具体流程如下: 地形数据集成:结合外部地形数据,因黑潮现象位于上层海洋可限定分析深度范围,避免地形遮挡对流速计算的干扰; 梯度计算与边界提取:在指定深度范围内,沿每个纬度行计算流速梯度,并通过拐点识别和深度筛选方法,确定黑潮的水平宽度和底部边界; 三维结构生成:整合水平宽度和底部边界,形成大洋区黑潮的三维结构; 所述步骤D中通过引入合流速去除平均值的辅助判定机制,具体步骤如下: 流速平均值计算:针对每个纬度行,计算沿深度方向的合流速平均值,仅考虑有效流速数据; 流速差场构建:计算去除平均值后的流速差场,即,生成深度-经度的二维流速差分布场,计算流速平均深度可根据研究海域实际地形定义范围; 底部边界判定:通过提取流速差场中的零等值线,确定最低深度作为黑潮水体的底部边界; 三维结构生成:整合水平宽度和底部边界,形成大洋区黑潮的三维结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学;哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地,其通讯地址为:266404 山东省青岛市黄岛区科教二路167号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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