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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演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：CN119360226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411482033.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演方法是由高源;李梦龙;马丹;侯春萍;杨阳设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演方法，属于卫星遥感、深度学习技术领域；本发明解决了现有方法过度依赖标签、结构冗余以及在样本失衡情况下无法有效反演海冰的问题。所述方法包括如下步骤：将TDS‑1的DDM数据送入数据预处理模块，得到多任务网络所需要的标准数据；使用多任务网络结构中的海冰检测模块对输入的标准DDM数据进行深度特征提取，利用潜在深层学习引导机制挖掘并共享详细信息和空间上下文，通过该模块精准地区分海冰数据和海水数据，从而完成海冰检测任务；然后通过模块间数据特征共享机制将提取到的DDM高维特征与模块输出结果输入到海冰浓度反演模块，利用所学习到的特征来推断海冰的浓度，完成海冰浓度反演。本发明有效提高了海冰反演的精度与效率。

本发明授权一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演方法在权利要求书中公布了：1.一种异常检测驱动的海冰半监督多任务反演方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、获取TDS-1的DDM数据，将所获取的DDM数据输入到数据预处理模块，通过数据筛选、本底噪声扣除以及归一化，获得可用于海冰多任务反演的标准DDM数据； S2、设计多任务网格结构，所述多任务网格结构包括海冰检测模块和海冰浓度反演模块；将S1中所得的标准DDM数据中的海水DDM数据作为输入，将其输入到多任务网格结构中的海冰检测模块；对输入的海水DDM数据进行深度特征提取，精准地区分海冰数据和海水数据，完成海冰检测任务； 所述海冰检测模块用于异常检测，包括生成器Gx和判别器Dx； 将海水反射的DDM图像作为正常样本输入到海冰检测模块中进行训练，将海冰DDM图像作为异常样本；训练过程中海冰检测模块的生成器Gx和判别器Dx之间相互博弈，其中，所述生成器Gx用于生成与真实DDM图像x更加接近的重构DDM图像以使判别器Dx无法判别真假，所述判别器Dx用于区分x和 所述海冰浓度反演模块包括判别匹配单元和LSTM网络； 所述判别匹配单元将海冰检测模块的输出结果与原始输入图像进行判断匹配，是海冰数据且被海冰检测模块判别为异常的数据作为LSTM网络的输入；所述LSTM网络接收匹配判别单元的输出，并通过模块间数据特征共享机制获得相应DDM数据的高维特征表示，完成海冰浓度反演任务； 所述LSTM网络包含两个堆叠的LSTM层，每个LSTM层均被视为对输入数据执行一次序列建模的层，而多个层的堆叠允许模型捕获更复杂的序列依赖性；每个LSTM层均包括128个隐藏单元，每个隐藏单元均包含一个记忆单元；在LSTM中包括遗忘门、输入门和输出门三个关键的门控机制以控制细胞状态的流动和更新； S3、将海冰检测模块提取到的海水DDM数据的高维特征与模块输出结果通过潜在深层学习引导机制输入到海冰浓度反演模块，利用所学习到的特征推断海冰的浓度，完成海冰浓度反演任务。

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