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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计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：CN119590580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411659190.8，技术领域涉及：B63B39/12；该发明授权一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计方法及系统是由闫敬;姜越航;王鑫鑫;余思杰;王治宇;杨睍;于传合;李树奎;朱峻锋;毕宝祥设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计方法及系统，属于船舶监测技术领域，包括以下步骤：首先，岸基中心根据监测任务需要，部署水下机器人并规划运动路径，建立水尺数据集用于模型训练。当到达船舶附近区域后，水下机器人利用多普勒测速仪测量水流速度和方向，并结合水下机器人轨迹信息，预测未来水流流速场；与此同时，水下机器人通过机载摄像头采集吃水线图像，并进行预处理，计算吃水线图像可信度。进而，水下机器人根据水流流速场预测和吃水线图像可信度，实时校正姿态，实现水流与船舶吃水线的联合估计。本发明将水流估计与船舶吃水线监测相结合，通过水下机器人实现了稳定高效地全方位船舶吃水线监测。

本发明授权一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水流估计与船舶吃水线监测的联合设计方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、对水下机器人4进行初始化，选择需要被监测的船舶5，根据需要监测的水尺数量匹配相应数量水下机器人4，岸基控制中心根据监测任务需求为每个水下机器人4划分各自的监测区域3；具体的，设定监测目标为船舶5吃水线，水下机器人4采集船舶5吃水线的图像，建立水尺数据集，通过神经网络对水尺数据集训练得到深度学习模型并将水下机器人4部署至任务水域，水下机器人4根据岸基控制中心1规划的路径与监测区域3执行监测任务； S2、水下机器人4进入监测区域3后，通过多普勒测速仪对水流进行测量，在预定的时间间隔内同时收集水流流速和流向数据，将水下机器人4的实际运动轨迹与岸基控制中心规划的路径进行对比，建立偏差，通过惯性导航定位仪获取水下机器人4的位置、速度和姿态； S3、每个水下机器人4通过广播进行通讯，发送和接收其它局部的水流流速数据，通过卡尔曼滤波整合当前的轨迹偏差和流速数据来预测未来的流速场；并使用水下机器人4实时采集吃水线图像，并对采集的吃水线图像进行预处理，然后根据预处理后的图像计算得到吃水线图像可信度； S4、水下机器人4通过惯性导航定位仪采集自身的位置、速度和姿态数据获取当前自身姿态，并通过吃水线图像可信度和水流流速场预测作为反馈信号校正自身姿态；当吃水线图像可信度达到阈值，水下机器人4通过水流流速场预测调整姿态，使姿态优化函数达到最小，实现稳定地监测；若吃水线图像可信度未达到阈值，水下机器人4继续沿岸基控制中心规划路径搜寻和调整姿态，直至吃水线图像可信度达到阈值； S5、对预处理后的吃水线图像使用边缘检测算法识别图像中的边缘，并采用双阈值分割来分离出图像中吃水线；具体的，水下机器人4使用深度学习算法识别出水尺数字与分离出的吃水线结合获得吃水线位于水尺的位置得到船舶5的吃水深度，并上传到岸基控制中心1； S6、根据监测任务要求，水下机器人4判断是否完成监测任务，若没有完成，则继续执行监测，若执行完任务，岸基控制中心1发出指令，控制水下机器人4返航。

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