买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于视频影像的海流监测方法、装置、设备及存储介质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：CN120635801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510628756.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于视频影像的海流监测方法、装置、设备及存储介质是由任磊;李整林;胡湛;肖思成;韦骏设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频影像的海流监测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于视频影像的海流监测方法、装置、设备及存储介质，涉及海流监测技术领域，方法包括：对目标海域的视频影像进行预处理，预处理包括视频影像的分帧处理与光流计算；通过空间流网络对预处理后的视频影像提取水面波纹形态和漂浮物分布的空间特征；通过时间流网络对预处理后的视频影像捕捉潮汐周期和涡旋演化的时序特征；融合空间特征和时序特征作为时空特征进而基于运动矢量积分计算海流参数；基于多尺度数据融合消除海流参数的噪声干扰进而生成海流场分布模型；利用海流场分布模型监测目标海域的海流。基于视频影像本申请能够大范围精细化地监测目标海域的海流，且利用海流场分布模型能准确快速地进行监测，相较于现有技术更高效。

本发明授权基于视频影像的海流监测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于视频影像的海流监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对目标海域的视频影像进行预处理，所述预处理包括视频影像的分帧处理与光流计算； 通过空间流网络对预处理后的所述视频影像提取水面波纹形态和漂浮物分布的空间特征； 通过时间流网络对预处理后的所述视频影像捕捉潮汐周期和涡旋演化的时序特征； 融合所述空间特征和所述时序特征作为时空特征进而基于运动矢量积分计算海流参数； 基于多尺度数据融合消除所述海流参数的噪声干扰进而生成海流场分布模型； 利用所述海流场分布模型监测所述目标海域的海流； 所述融合所述空间特征和所述时序特征作为时空特征进而基于运动矢量积分计算海流参数，包括以下步骤： 构建时空特征交互权重矩阵，实现所述空间特征与所述时序特征的跨模态融合得到时空特征； 通过时序建模单元对所述时空特征进行时间序列分析，并结合运动矢量积分算法计算局部区域流速； 所述基于多尺度数据融合消除所述海流参数的噪声干扰进而生成海流场分布模型，包括以下步骤： 融合可见光视频数据、雷达数据及惯性导航数据，建立多源互补信息； 采用多尺度空间分解算法从所述多源互补信息分离有效海流特征与噪声干扰； 基于置信度的动态权重分配机制对所述有效海流特征实现跨模态特征融合进而生成所述海流场分布模型。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。