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龙图腾网获悉湖南省农林工业勘察设计研究院有限公司申请的专利基于AI辅助的红树林状态诊断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：CN120525880B 。

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：202511020663.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI辅助的红树林状态诊断方法及系统是由杨洋;夏邵刚;邹明;张龙;彭璇;夏立为;王名勋;林超;刘浩;王小姣;郭昕明;唐子朝;黄志鑫设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI辅助的红树林状态诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI辅助的红树林状态诊断方法及系统，包括：首先对待诊断红树林遥感数据执行第一特征抽取以获得遥感视觉特征；针对末级分类单元的各红树林状态，整合其自身软提示、上层分类单元软提示及状态信息构建红树林状态信息；对红树林状态信息实施第二特征抽取得到状态特征；计算遥感视觉特征与各状态特征的匹配系数；依据匹配系数最大的状态特征所对应红树林状态确定诊断结论。本发明通过多层级软提示融合生态先验知识，结合双特征抽取与匹配机制，实现红树林状态的精准化、层级化诊断，为滨海生态保护、修复决策提供技术保障。

本发明授权基于AI辅助的红树林状态诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI辅助的红树林状态诊断方法，其特征在于，包括： 对待诊断红树林遥感数据进行第一特征抽取操作，获得遥感视觉特征； 对处于末级分类单元的多个红树林状态中的各红树林状态，将所述红树林状态的软提示、所述红树林状态的上层分类单元的红树林状态的软提示、以及所述红树林状态构建得到红树林状态信息； 对所述红树林状态信息进行第二特征抽取操作，获得状态特征； 确定所述遥感视觉特征与多个所述状态特征的匹配系数； 基于多个所述状态特征中匹配系数最大的状态特征所对应的红树林状态，确定所述待诊断红树林遥感数据对应的红树林状态； 所述红树林状态诊断方法基于预先训练的红树林状态识别模型实现； 所述红树林状态存在多个分类单元，对于所述多个分类单元中的任意两个邻居分类单元：第一分类单元和第二分类单元，第一分类单元存在有N个红树林状态，第二分类单元存在有M个红树林状态，所述M个红树林状态中的一个或多个红树林状态的上位红树林状态存在于所述N个红树林状态中，所述N不超过所述M； 在对处于末级分类单元的多个红树林状态中的各红树林状态，将所述红树林状态的软提示、所述红树林状态的上层分类单元的红树林状态的软提示、以及所述红树林状态构建得到红树林状态信息之前，所述方法还包括： 对样本红树林遥感数据进行第一特征抽取操作，获得样本遥感视觉特征； 基于所述分类单元在所述多个分类单元的分类单元层级顺位，确定所述分类单元的多个红树林状态分别对应的样本状态特征； 基于所述分类单元的多个红树林状态分别对应的样本状态特征、所述样本遥感视觉特征以及生态敏感度调节因子，计算所述分类单元的多个红树林状态分别对应的状态置信度序列； 基于所述分类单元的多个红树林状态分别对应的状态置信度序列，计算所述分类单元对应的第一误差参量； 对所述多个分类单元中的第二分类单元，基于所述第二分类单元的多个红树林状态分别对应的状态置信度序列、以及所述第二分类单元的各红树林状态的上位红树林状态对应的状态置信度序列，计算第一分类单元的第二误差参量； 基于所述第一误差参量和第二误差参量，确定综合误差参量； 基于综合误差参量，调整多个分类单元中的各分类单元的多个红树林状态分别对应的软提示的参量直到满足训练终止条件，获得训练好的红树林状态识别模型。

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