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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种光-声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法和装置以及设备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：CN115792923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211513087.3，技术领域涉及：G01S15/88；该发明授权一种光-声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法和装置以及设备是由张博宇;张宇;绳梓;李泓泉设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光-声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法和装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光‑声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法。方法包括：获取不同种类的水下致灾生物的图像数据及声呐数据；对图像数据进行对应水下致灾生物的统计，并输出水下致灾生物的优势种分类矩阵；基于声呐数据及水下致灾生物的优势种分类矩阵进行对应水下致灾生物的数量统计。本发明采用光学成像图像识别的监控方法，无需打捞辨认即可获取目标海域存在的致灾生物种类，时效性高且对人工依赖低。通过光学识别的方法获取目标的种类信息，为声学生物量计算提供了可靠依据。光‑声结合协同监测的方式，结合了光学手段能精确识别种类和声学手段能大面积监测生物量的优点，且对人工依赖较低，自动化水平高，有效提高了监测的智能化水平。

本发明授权一种光-声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法和装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种光-声结合的滨海核电水下致灾生物监测方法，其特征在于，包括： 获取不同种类的水下致灾生物的图像数据及声呐数据； 对所述图像数据进行对应所述水下致灾生物的统计，并输出所述水下致灾生物的优势种分类矩阵； 基于声呐数据及所述水下致灾生物的优势种分类矩阵进行对应所述水下致灾生物的数量统计； 所述对所述图像数据进行对应所述水下致灾生物的统计，并输出所述水下致灾生物的优势种分类矩阵，包括： 基于图像算法确定所述水下致灾生物的数量，和依据图像算法确定所述水下致灾生物的类别n，和基于算法输出1×n的分列矩阵N；和当第i类别下的所述水下致灾生物占总数的60%及以上，则输出对应所述第i类别下的所述水下致灾生物的优势种的分类矩阵N=[1、0、0、……、0]，和重复上述步骤直至获得所有所述图像数据对应的所述水下致灾生物的优势种的分类矩阵； 所述基于声呐数据及所述水下致灾生物的优势种分类矩阵进行对应所述水下致灾生物的数量统计，包括： 基于声呐数据获得声呐扫描面内所有水下致灾生物的对应该种类水下致灾生物的单个个体目标强度矩阵T=[TS生物1、TS生物2、TS生物3、……、TS生物n]以及脉冲回波的散射截面，和根据所述水下致灾生物的优势种分类矩阵和所述声呐数据获得声呐扫描面内所有水下致灾生物的对应该种类水下致灾生物的单个个体目标强度矩阵计算所述声呐扫描面内所述声呐数据对应的所述水下致灾生物的优势种的单个个体平均强度TS，和通过所述声呐扫描面内所述声呐数据对应的所述水下致灾生物的优势种的单个个体平均强度TS计算所述声呐扫描面内所述声呐数据对应的所述水下致灾生物的优势种的单个个体平均散射截面，和通过声呐数据获得的脉冲回波的散射截面和所述声呐扫描面内所述声呐数据对应的所述水下致灾生物的优势种的单个个体平均散射截面计算所述声呐扫描面内所述声呐数据对应的所述水下致灾生物的数量。

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