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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法、装置及设备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：CN120279258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510757739.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法、装置及设备是由牟林;贾森;王道胜;秦浩;李琰;牛茜如;符喜优设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法、装置及设备。本公开通过将遥感图像输入目标智能检测模型，使得该目标智能检测模型中的主干网络包含的多个特征层依次对该遥感图像进行特征提取。由于多尺度特征挖掘模块能够增强该目标智能检测模型的特征提取能力，并且第一深层浅层特征融合模块和第二深层浅层特征融合模块能够使不同特征层之间的信息充分交互，因此，提高了对水上遇险目标的遥感识别精度。进而结合漂移位置周围预设空间范围对应的环境预测信息进行漂移预测，并开展迁移学习，从而提高了水上遇险目标漂移预测精度，进而可以及时、准确的对水上遇险目标进行搜寻。

本发明授权水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种水上遇险目标遥感识别与漂移预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感卫星拍摄到的遥感图像； 将所述遥感图像输入目标智能检测模型，所述目标智能检测模型包括主干网络、多尺度特征挖掘模块、第一深层浅层特征融合模块、第二深层浅层特征融合模块和检测头，所述主干网络包括对所述遥感图像依次进行特征提取的多个特征层，所述多个特征层包括依次连接的第一特征层、第二特征层、第三特征层，所述第三特征层是所述多个特征层中的最后一个特征层； 通过所述多尺度特征挖掘模块对所述第三特征层输出的第一特征图进行多尺度特征提取，得到第二特征图； 通过所述第一深层浅层特征融合模块对所述第一特征层输出的第三特征图和所述第二特征层输出的第四特征图进行融合，得到第一融合结果；通过所述第二深层浅层特征融合模块对所述第二特征图和所述第一融合结果进行融合，得到第二融合结果； 将所述第三特征图、所述第一融合结果和所述第二融合结果输入所述检测头，所述检测头输出所述遥感图像中水上遇险目标的类型、以及所述水上遇险目标在所述遥感图像中的位置信息； 根据所述水上遇险目标在所述遥感图像中的位置信息，确定所述水上遇险目标的遥感观测位置； 根据所述水上遇险目标的遥感观测位置和遥感观测时间点，对所述水上遇险目标进行漂移预测。

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