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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于雾感知密度估计的海雾浓度检测预警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：CN115272785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210766729.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于雾感知密度估计的海雾浓度检测预警方法是由袁楚彦;尹建君设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雾感知密度估计的海雾浓度检测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雾感知密度估计的海雾浓度检测预警方法；该方法在海面这种单一背景下通过海雾图像采集装置来获取目标图像，提取图像雾相关统计特征后利用多元正态分布MVG估计特征向量的均值与协方差矩阵建立雾感知密度估计模型，再计算出图像与有雾模型和无雾模型之间的马氏距离得到雾浓度的相对值，经过数据平滑处理后对雾浓度和能见度进行拟合得到雾浓度阈值，最后根据阈值给出预警提示。本发明解决了无法在海面这种单一背景下通过图像来获取海雾浓度的缺陷，并通过对海雾浓度进行量化，与能见度匹配，根据量化浓度阈值及时给出预警。

本发明授权一种基于雾感知密度估计的海雾浓度检测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雾感知密度的海雾浓度检测预警方法，其特征在于，其通过在海面上浮体的固定目标图片，对目标图片数据进行采集分析，实现海雾浓度检测预警；具体步骤如下： S1：采集图像：实时采集海面上浮体固定的特征明显的目标图片在不同环境中的图像，作为待测试图像； S2：提取有雾图像数据集、无雾图像数据集和采集的待测试图像的雾相关统计特征；雾相关特征包括：饱和度，韦伯亮度对比度和色度方差； S3：基于有雾图像数据集和无雾图像数据集，利用多元正态分布MVG估计特征向量的均值与协方差矩阵，分别建立基于无雾MVG模型、有雾MVG模型的雾感知密度估计模型； S4：对待测试图像提取三维特征向量X，分别通过与基于无雾MVG模型、有雾MVG模型的雾感知密度估计模型的马氏距离度量来预测待测试图像的无雾级别d1和有雾级别d2； 马氏距离度量公式为： ， 其中，X=[,,]为特征向量，是色度方差，是韦伯亮度对比度，是平均饱和度，和分别是有雾数据集和无雾数据集中所有块的特征集的均值和协方差矩阵，为给定测试图像中所有块的特征集的协方差矩阵； 采用平均策略，d1和d2求平均后，代入下面公式计算相对雾浓度D： ， S5：对得到的相对雾浓度D数据进行平滑处理后，绘制相对雾浓度D随实时能见度的变化曲线图，根据相对雾浓度D值与能见度的拟合情况，确定雾浓度阈值； S6：当实时相对雾浓度值D大于雾浓度阈值时，判断为有雾，给出预警提示。

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