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龙图腾网获悉自然资源部北海海域海岛中心(自然资源部北海信息中心)申请的专利一种基于机器视觉的数字孪生模型修正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：CN120781554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510908773.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于机器视觉的数字孪生模型修正方法及系统是由张玉强;曹丽娟;董文超;王金磊;雷艳;刘政阳;於乐;邢威设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的数字孪生模型修正方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器视觉的数字孪生模型修正方法及系统。其中，该方法包括：通过采集测深数据、潮汐流速数据及无人机图像构建综合数据集，基于几何特征匹配消除波浪扰动偏差与水面反光失真，结合潮汐参数生成动态补偿系数；校正测深数据时间偏差后计算地形高程与沉积物迁移速率的动态关联关系，建立融合沉积层厚度分布和潮汐流速驱动侵蚀边界预测的数字孪生模型，生成可视化地形曲面；通过实时沉积物堆积特征与地形曲面的反向验证，自适应调整迁移速率权重参数，实现模型动态优化。本申请实现海域地形演变与沉积物迁移的高精度动态耦合仿真，提升海岛地表变化预测的实时性与可靠性，支撑海岸带安全与经济协同决策。

本发明授权一种基于机器视觉的数字孪生模型修正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的数字孪生模型修正方法，其特征在于，包括： 采集海岛地表的测深数据、潮汐流速数据及无人机图像，以构建综合数据集； 将所述综合数据集中的测深数据与从所述无人机图像中提取的视觉信息进行几何特征匹配，通过消除所述测深数据中由波浪扰动导致的探测偏差及所述无人机图像中由水面反光造成的纹理失真，结合所述潮汐流速数据，生成动态补偿系数； 利用所述动态补偿系数校正所述测深数据与视觉信息的时间偏差，并基于校正后的测深数据得到随时间变化的地形高程，结合所述视觉信息中的沉积物堆积特征计算沉积物迁移速率，以建立不同时刻地形高程与沉积物迁移速率的关联关系； 建立海域的数字孪生模型，并根据所述关联关系对所述数字孪生模型中沉积层厚度分布进行修正，并在数字孪生模型中叠加由潮汐流速数据驱动的侵蚀边界预测结果，以生成实时地形变化趋势的可视化地形曲面； 将实时获取的沉积物堆积特征与可视化地形曲面进行反向验证，以调整所述数字孪生模型中沉积物迁移速率的权重参数，实现数字孪生模型自适应修正； 其中，将所述综合数据集中的测深数据与从所述无人机图像中提取的视觉信息进行几何特征匹配，通过消除所述测深数据中由波浪扰动导致的探测偏差及所述无人机图像中由水面反光造成的纹理失真，结合所述潮汐流速数据，以生成动态补偿系数，包括： 从所述综合数据集的无人机图像中提取地形边缘与沉积物堆积区域的关键特征点作为视觉信息，并从所述综合数据集的测深数据中提取地形高程分布，将所述视觉信息与地形高程分布进行几何特征匹配； 消除几何特征匹配后的测深数据中由波浪扰动引起的周期性高频噪声，通过调整所述周期性高频噪声的频段信号幅值以消除探测偏差； 识别几何特征匹配后的视觉信息中水面反光区域的像素分布范围，并根据所述像素分布范围对水面反光区域内的像素亮度进行局部均衡处理以消除纹理失真； 获取所述潮汐流速数据中的流速波动幅值，并根据所述流速波动幅值、消除探测偏差后的测深数据与消除纹理失真后的视觉信息之间的平衡关系，生成动态补偿系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部北海海域海岛中心(自然资源部北海信息中心)，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区云岭路27号2-3层办公楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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