自然资源部第一海洋研究所马毅获国家专利权
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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利一种基于高光谱遥感探测1D-CNN模型的海面溢油检测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：CN113936225B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202111227025.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于高光谱遥感探测1D-CNN模型的海面溢油检测方法是由马毅;姜宗辰;杜凯;戴渝心设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于高光谱遥感探测1D-CNN模型的海面溢油检测方法在说明书摘要公布了：一种海面溢油高光谱遥感探测1D‑CNN模型，涉及安全风险评估技术领域，包括3层一维卷积层、3层一维最大池化层与2层全连接层，所述模型搭载自适应长时期矩估计ALTME优化器，选择线性整流函数ReLU作为激活函数，选择多分类交叉熵作为损失函数。本发明基于ALTME优化器第二动量项梯度更新机制，对历史溢油光谱梯度信息赋予自适应累积学习权重，通过迭代过程实现累积学习权重的自适应选择功能。从而增大历史光谱信息的学习比重，充分学习溢油光谱特征，实现对不同批次、长时期溢油光谱特征的累积学习功能。进而克服不同种类轻质油间、不同厚度重质油间光谱可分性差的问题，准确识别海面溢油种类、探测不同厚度油膜。
本发明授权一种基于高光谱遥感探测1D-CNN模型的海面溢油检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱遥感探测1D-CNN模型的海面溢油检测方法，其特征为：包括3层一维卷积层、3层一维最大池化层与2层全连接层，所述模型搭载自适应长时期矩估计优化器，选择线性整流函数作为激活函数，选择多分类交叉熵作为损失函数； 所述的自适应长时期矩估计优化器是基于Keras框架实现，其算法过程包括： 基于第二动量项梯度更新机制，对历史溢油光谱梯度信息赋予自适应累积学习权重；通过迭代过程实现优化器第二动量项的累积学习权重的自适应选择功能；基于筛选出的累积学习权重，在保证模型收敛的前提下，增大历史累积光谱信息学习比重，使模型能够充分学习溢油光谱特征；通过设置动量修正项规避训练前期因梯度较小产生不稳定第一与第二动量项，进而影响模型训练效果的情况出现； 第二动量项梯度更新机制表达为：vt=1+λvt-1+λgt2； 其中，λ代表自适应累积学习权重，gt代表t时刻梯度，vt代表第二动量项。
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