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龙图腾网获悉无锡九方科技有限公司申请的专利一种基于迁移学习的船舶类型识别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：CN119992482B 。

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：202510442457.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于迁移学习的船舶类型识别方法及系统是由许立兵;王明清;罗子聪;过莹烨;何奕;梁纪红设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的船舶类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图形识别技术领域，具体涉及一种基于迁移学习的船舶类型识别方法及系统，包括以下步骤：对可见光船舶图像和合成孔径雷达图像进行联合预处理，通过对抗性域解耦网络分离出船舶固有特征层与环境噪声特征层，生成去干扰的跨域特征矩阵；强化船舶运动模式相关的时空一致性特征，输出增强后的增强特征矩阵；基于S2的增强特征矩阵构建可微分决策树分类器，选择概率最高的类别作为最终识别结果输出，将最终识别结果的置信度与预设阈值进行对比，若低于预设阈值，则触发增量学习。本发明提高对复杂海况、船型多样性及遮挡情况的适应能力，显著降低了误识别率与对抗攻击成功率，有效提升系统在开放环境中的可靠性。

本发明授权一种基于迁移学习的船舶类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的船舶类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.跨域噪声解耦特征提取：对可见光船舶图像和合成孔径雷达图像进行联合预处理，通过对抗性域解耦网络分离出船舶固有特征层与环境噪声特征层，生成去干扰的跨域特征矩阵，具体包括： S11，多源数据时空配准，对可见光船舶图像与合成孔径雷达图像进行对齐操作； S12，双通道对抗解耦，构建双编码器网络结构，第一编码器提取可见光图像的HSV色彩空间纹理特征，第二编码器提取合成孔径雷达图像的后向散射强度特征，通过梯度反转层和域分类器进行噪声分离； S13，进行跨域特征融合，生成跨域特征矩阵； S2.时空感知迁移增强：将S1输出的跨域特征矩阵输入时空门控迁移网络，利用船舶GPS轨迹数据动态调整特征通道权重，强化船舶运动模式相关的时空一致性特征，输出增强后的增强特征矩阵； S3.对抗鲁棒分类决策：基于S2的增强特征矩阵构建可微分决策树分类器，通过可微分决策树分类器计算船舶类型概率分布，选择概率最高的类别作为最终识别结果输出，将最终识别结果的置信度与预设阈值进行对比，若低于预设阈值，则触发增量学习；同时在分类节点嵌入对抗训练生成的虚拟对抗样本，形成抗干扰的船舶类型判别边界； S4.基于上下文感知的增量学习：接收S3的触发增量学习指令，结合当前海域的船舶交通密度和航行规则生成上下文约束，仅允许符合约束的新特征向量触发分类器拓扑结构扩展。

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