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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化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：CN120931525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511136514.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化方法是由兰儒;陈荣昌;文嘉鹏;孙澍亭;任利利;李鲁宁;李子超;聂宁设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化方法，包括：基于三维重建传感器采集船底初始三维点云数据，构建并动态更新船底曲面三维模型及轮廓数据，据此规划和自适应调整扫描轨迹；实时检测水域浑浊度，切换多模态照明模式，同步采集图像并采用匹配算法增强后输出；将增强图像与船底三维轮廓数据配准关联，利用融合的多模态数据训练智能识别模型，实现污损类型分类与覆盖面积分级。该方法通过动态调整轨迹适配复杂船底，按浑浊度切换照明与增强算法确保图像质量，融合多模态特征提升识别精度，借助智能模型实现高效分类分级，减少人工误差。

本发明授权一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶水下污损生物图像增强与智能识别协同优化方法，其特征在于，包括： 基于三维重建传感器实时采集船底初始三维点云数据，构建船底曲面三维模型及对应的船底三维轮廓数据；基于所述船底曲面三维模型规划初始扫描轨迹，在扫描过程中持续更新船底曲面三维模型和船底三维轮廓数据，并依据更新后的模型自适应调整扫描轨迹； 实时检测水域浑浊度，根据检测到的浑浊度自动切换多模态照明系统的工作模式；同步采集对应照明模式下的多模态图像，并采用与照明模式匹配的图像增强算法对采集的图像进行处理，输出增强后的图像； 将输出的增强后的图像与船底三维轮廓数据进行空间配准与特征关联，利用融合后的多模态数据训练智能识别模型，实现污损类型自动分类与覆盖面积分级，具体包括： 将融合后的多模态数据输入智能识别模型，所述智能识别模型的输入层主通道接收增强图像以获取视觉信息，辅助通道接收对应区域的三维点云高度数据以记录污损生物与船体表面的高度差；主干特征提取网络中，一部分采用YOLOv8原有的CSPDarknet结构处理图像，提取视觉特征，另一部分对高度差数据进行独立卷积操作，提取空间深度特征；颈部特征融合网络通过深度特征分支将两类特征跨模态融合，形成双分支深度学习模型的融合特征：视觉分支聚焦图像颜色、纹理特征，空间分支解析三维数据厚度、分布形态，最终由检测头输出针对污损生物的分类概率分布、置信度评分及基于3种预设锚框的边界框坐标，完成污损类型自动分类； 对于覆盖面积分级：结合检测头输出的边界框坐标与语义分割，标记图像中污损区域的像素范围；通过三维空间尺度换算将像素范围转换为实际物理面积；依据船底三维轮廓数据确定当前扫描区域的船体表面积，计算污损生物总面积占比，按照预设标准完成分级。

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