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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测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：CN120976209B 。

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：202511469180.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测方法及系统是由闫倩;侯永超;严顺利;李超睿;牟春晓;迟浩坤;刘兆伟;徐菀婷设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋溢油监测技术领域，尤其是涉及一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测方法及系统。所述方法包括获取不同油种、不同油膜厚度溢油的荧光光谱和荧光图像数据；分别对海洋溢油的荧光光谱和荧光图像数据进行预处理；利用预处理后的荧光光谱构建三维荧光光谱数据和厚度差异矩阵；利用深度神经网络对三维荧光光谱数据和厚度差异矩阵进行波段特征和厚度特征提取；本发明有效整合了海洋溢油荧光光谱和荧光图像数据，为溢油的精准识别和预警提供可靠依据。

本发明授权一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多波段荧光图谱神经网络的海洋溢油监测方法，其特征在于，包括： 获取不同油种、不同油膜厚度溢油的荧光光谱和荧光图像数据； 分别对海洋溢油的荧光光谱和荧光图像数据进行预处理； 利用预处理后的荧光光谱构建三维荧光光谱数据和厚度差异矩阵；包括利用预处理后的荧光光谱构建荧光光谱强度与油膜厚度之间的数学模型，荧光光谱强度与油膜厚度之间遵循指数衰减模型，基于模型并结合获取的不同油种和油膜厚度的荧光光谱数据，构建三维荧光光谱数据；利用荧光光谱数据中的波段特征和油膜厚度的数学关系，构建厚度差异矩阵，使用欧氏距离计算相邻油膜厚度在不同波长下的荧光光谱强度差异，其中，指数衰减模型表达式为： ， 其中，Id为油膜厚度为d时的荧光强度，I0为油膜厚度趋近于零时的初始荧光强度，为强度衰减系数，代表荧光信号随着厚度增加的衰减速度油膜厚度； 还包括以每个油种为单位，不同油膜厚度为区分，构建每个油种不同油膜厚度的三维荧光光谱数据；并根据欧氏距离构建厚度差异矩阵，厚度差异矩阵Aoil中的每个元素表示为： ， 其中，ftxi和ft+1xi分别表示某一种油膜在xi波长下相邻厚度t和t+1之间的荧光光谱强度，fjxi表示某一种油膜在xi波长下油膜厚度为j的荧光光谱强度；使用傅里叶变换对三维荧光光谱数据在频域进行池化操作，提取荧光光谱的波段特征，包括采用离散二维傅里叶变换将某一种油不同油膜厚度的荧光光谱曲线进行变换，变换后的频域曲线为： ， 其中，M和N分别表示荧光光谱的波长范围和油膜厚度范围的数据长度；k和l分别表示荧光光谱在波长和油膜厚度方向的频率索引； 利用深度神经网络对三维荧光光谱数据和厚度差异矩阵进行波段特征和厚度特征提取； 基于联合卷积神经网络对荧光图像数据进行特征提取，得到海洋溢油荧光图像的纹理特征； 基于Lasso回归模型对提取的所述波段特征、厚度特征和纹理特征在特征融合后进行分析预测； 输出预警结果。

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