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龙图腾网获悉交通运输部东海航海保障中心上海海图中心申请的专利一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入以及提取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：CN119809906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411895188.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入以及提取方法是由陈玉鑫;陈磊;朱利安;喻立;孙艳;刘莉雯;沙宏杰;刘丹丹设计研发完成，并于2024-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入以及提取方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入以及提取方法，其水印嵌入过程包括：对电子海图数据进行预处理，利用卷积神经网络提取视觉特征，采用主成分分析对视觉特征进行降维，通过离散余弦变换嵌入水印，最后使用逆向卷积神经网络重建电子海图数据，本发明能解决多种电子海图数据格式下防盗和安全管理方面的不足和能够有效保护电子海图数据的版权和安全，并适用于多种电子海图数据格式。

本发明授权一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入以及提取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多格式电子海图数据的水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对需要嵌入水印的电子海图进行预处理，针对不同类型的电子海图数据采取不同的预处理措施； S2：使用预训练后的卷积神经网络模型，通过前向传播方法处理预处理后的电子海图，提取视觉特征向量； S3：应用主成分分析方法对提取的高维视觉特征向量进行降维处理，将高维特征向量转换为固定长度的低维度特征向量； S4：从预设的数据库中选择一个具有版权信息的水印字符串，通过哈希函数将该字符串编码为水印比特码； S5：在特征向量的频域中，使用离散余弦变换在低频区域选择若干不连续的位置，将水印比特码嵌入到这些位置中； S6：使用逆向CNN将嵌入水印的特征向量重建为电子海图数据，并使用逆处理方法转换为原格式； 所述步骤S2中，选择预训练后的CNN模型作为特征提取器，把步骤S1中处理后的电子海图数据输入到CNN模型中，选择模型中的较深的中间层作为特征提取层，通过前向传播获取选定层输出的高维视觉特征向量X； 所述步骤S3中，使用主成分分析法对所提取的特征向量X进行降维，并转换为固定长度的特征向量，首先对特征向量X进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1，公式为： 其中，μ为每个特征的均值，σ为每个特征的标准差； 所述步骤S3中，计算标准化后特征向量Xstd的协方差矩阵∑： 其中，n是样本的数量； 所述步骤S3中，对协方差矩阵∑进行特征值分解，得到特征值λi和对应的特征向量υi，根据特征值的大小，选择前k个最大的特征值对应的特征向量υ1，υ2，…，υk，这些特征向量构成了新的坐标系，最后，将特征向量Xstd投影新坐标系中，得到降维后的特征向量Y，其中k就是选定的固定长度； 所述步骤S4中，从数据库中提取预先存储的水印字符串，水印字符串包含了电子海图的管理ID、组织命名、管控等级关键信息，通过哈希函数将水印字符串转换为二进制比特码w，以便于嵌入到电子海图的特征向量中。

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