青岛科技大学王宜敏获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于深度学习的太阳黑子计数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：CN120707803B 。
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：202510893035.0，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于深度学习的太阳黑子计数方法及系统是由王宜敏;姜也;陈静设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的太阳黑子计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的太阳黑子计数方法及系统，获取太阳光球层的图像数据和相应时段的磁场活动区数据并预处理，利用磁场活动区数据进行定位处理确定感兴趣区域，经分割得到二值化的掩码图像，经误差修正、重构后，得到与历史数据对应的伪标签，连同预处理后的图像数据作为分割模型的训练数据，得到重建后的掩码图像；进一步通过像素强度直方图滤除图像中的无半影黑子，对保留半影黑子的部分进行二分类聚类，统计聚类出的本影数量作为单个黑子数；重建后的掩码图像基于历史数据进行图像识别，得到太阳黑子群数量；得到的太阳黑子群数量和单个黑子数利用Wolf数函数模型，得到最终的太阳黑子计数结果。
本发明授权基于深度学习的太阳黑子计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的太阳黑子计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取太阳光球层的图像数据和相应时段的磁场活动区数据，并预处理； 预处理后的图像数据利用磁场活动区数据进行定位处理，确定感兴趣区域，经分割得到二值化的掩码图像，并利用历史数据进行误差修正，经重构后，得到与历史数据对应的伪标签；得到的伪标签连同预处理后的图像数据共同作为分割模型的训练数据，得到重建后的掩码图像； 重建后的掩码图像通过像素强度直方图滤除图像中的无半影黑子，并对无半影黑子进行计数；对保留半影黑子的部分进行二分类聚类，聚类出的本影数量与无半影黑子数量的和为单个黑子数； 重建后的掩码图像基于历史数据进行图像识别，得到太阳黑子群数量； 得到的太阳黑子群数量和单个黑子数利用Wolf数函数模型，得到最终的太阳黑子计数结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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