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龙图腾网获悉山东大学;国家深海基地管理中心申请的专利基于图像的深海多金属结核识别与储量评估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：CN121366345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511922705.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于图像的深海多金属结核识别与储量评估方法及系统是由杨旭;戴子祥;任玉刚;史先鹏;张震;傅道成;张增宝设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的深海多金属结核识别与储量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于深海多金属结核技术领域，具体涉及一种基于图像的深海多金属结核识别与储量评估方法及系统，针对深海结核图片中普遍存在的亮度失衡以及结核形态尺度多变等问题，本发明通过光照分布优化预处理改善图像退化问题，结合Transformer和卷积神经网络，兼顾全局背景一致性与局部细粒度保留，并通过长短距离相结合的跳跃连接，实现多尺度结核信息的跨层流通，从而提升复杂深海场景下的结核分割性能。基于分割结果，进一步结合实际采样数据实现储量评估，为深海多金属结核资源评估提供可靠技术支撑。

本发明授权基于图像的深海多金属结核识别与储量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的深海多金属结核识别与储量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过深海光学成像设备采集深海结核原始图像； S2.对输入图像进行光照分布优化预处理； S3.基于多尺度深海结核图像分割网络分割结核图像，获取像素级结核预测图； 多尺度深海结核图像分割网络包括CSWinTransformer编码和CNN解码：编码步骤如下： S21.卷积标记嵌入：首先将光照分布优化后的图像通过卷积进行分块，随后将卷积后的特征图空间特征重排为适合Transformer模型的token特征； ； 其中表示卷积操作；表示特征图空间特征重排操作；h、w、c分别为图像高度、宽度和通道； S22.将token特征T输入三层编码块，分别得到输出特征；其中，第一层编码块包括2个CSWinTransformer模块和下采样模块；第二层编码块包括4个CSWinTransformer模块和下采样模块；第三层编码块包括32个CSWinTransformer模块和下采样模块；第三层编码块输出特征到2个CSWinTransformer模块中得到输出特征； S23.将进行有效融合，具体如下： ； 其中,，为调节参数,表示拼接融合，，，分别表示第一层，第二层和第三层跳跃连接输出； CSWinTransformer编码器的最后输出作为CNN解码的输入；CNN解码共分为三层解码块，每层解码块包括上采样模块和卷积模块，其中，3个上采样模块的输出分别为,和，3个解码块的输出分别为,和； 上采样模块通过转置卷积操作来实现特征图空间尺度重建：第一个上采样模块的输入为CSWinTransformer编码器的最后输出，第二个上采样模块的输入为第一层解码块的输出，第三个上采样模块的输入为第二层解码块的输出，具体如下： ； 其中，表示转置卷积操作；表示GELU非线性激活函数； 卷积模块首先将跳跃连接和对应上采样的特征图进行拼接融合，随后通过连续的两次卷积操作来有效地提取结核的边缘和纹理细节；具体步骤如下： ； ； ； 其中，,,分别为第一层，第二层，第三层卷积模块中拼接融合的输出；,,分别为第一层，第二层，第三层卷积模块中第一次卷积操作的输出；,,分别为第一层，第二层，第三层卷积模块中第二次卷积操作的输出； 将最后一层解码块的输出作为分割头的输入，经过卷积操作，得到最终的像素级结核分割结果，具体步骤如下： ； S4.根据像素级结核预测图统计被识别为结核的像素数量，并结合图像总像素数计算结核覆盖率；根据实测采样数据建立结核二维占据面积与质量之间的转换模型，从而实现由像素级分割结果向资源储量量化的转化。

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山东大学;国家深海基地管理中心，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72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”。

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