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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种海上风电场海况分类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：CN119888375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510352833.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种海上风电场海况分类方法是由黎明;张辰新设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上风电场海况分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种海上风电场海况分类方法，包括以下步骤：S1：对原始海洋单目视觉原位视频进行关键帧提取；S2：基于关键帧画面中的海面特征进行海况等级标注，获得海况数据集；S3：构建海况分类模型；S4：对海况数据集中的图像进行预处理，获得集合有图像块嵌入序列、类别向量和位置编码向量的模型输入序列；S5：将模型输入序列输入至海况分类模型中对模型进行微调训练，直至模型收敛，获得训练后的海况分类模型。本发明构建了基于ViT网络的海况分类模型，并使用2D插值方法使该模型能够适配高分辨率海况图像输入，利用模型的多头自注意力机制捕捉波浪形态全局特征，实现了全天候实时分类，显著提升海况分类的精度、速度与鲁棒性。

本发明授权一种海上风电场海况分类方法在权利要求书中公布了：1.一种海上风电场海况分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取原始海洋单目视觉原位视频数据，对所述视频进行关键帧提取； S2：获取关键帧图像拍摄时当前海域的有义波高和风速，并基于有义波高和风速对关键帧进行海况等级标注，获得基于海况等级分类的海况数据集； S3：构建基于VisionTransformer网络的海况分类模型；所述海况分类模型包括编码器和多层感知机分类头； S4：对所述海况数据集中的图像进行预处理，获得集合有图像块嵌入序列、类别向量和位置编码向量的模型输入序列； 步骤S4中对所述数据集中的图片进行预处理的方法包括以下步骤： S41：将所述海况数据集中的图像调整至预定大小； S42：对调整后的图像进行图像块嵌入处理，将图像分割为多个固定大小的图像块，并生成图像块嵌入序列； S43：设置一个可学习的嵌入向量作为用于分类的类别向量； S44：采用正弦和余弦函数对各图像块进行二维位置编码，得到原始二维位置编码向量；对所述原始二维位置编码向量进行2D兰乔斯插值操作，计算每个维度中的插值位置的位置编码，合并所有维度的位置编码以获得完整的位置编码向量； S45：将所述图像块嵌入序列、所述类别向量和所述完整的位置编码向量连接以生成模型输入序列； S5：将所述模型输入序列输入至所述海况分类模型中对模型进行微调训练，使得所述模型输入序列在所述编码器中不断进行前向传递，以提取其中的类别向量所对应的特征，并将所述特征输入至所述多层感知机分类头中获取该类别向量的分类结果，训练过程中调整模型参数，直至模型收敛，获得训练后的海况分类模型； S6：使用训练后的海况分类模型进行海况分类。

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