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龙图腾网获悉生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控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：CN120234709B 。

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：202510728496.2，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控方法及系统是由王雄;陈铭杰;尹文华;黄忠辉;叶圣;杨雷峰;卢璐丽;陈晓燕;范芳;刘娟娟设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控方法及系统，获取实时采集的原始海洋环境参数；根据原始海洋环境参数中指示沉积物层间界面过渡的显著性计算得到自适应遗忘因子，采用自适应遗忘因子对非图像的原始海洋环境参数进行卡尔曼滤波得到滤波后环境参数；从包含与当前图像区域具有预设空间相关性的特征集合中选择特征子集，并从特征子集中确定划分特征，采用随机均匀森林提取沉积物形态特征；融合滤波后环境参数和所述沉积物形态特征得到综合状态特征向量；基于综合状态特征向量，并利用预设的分层采集模型计算得到海洋沉积物采集设备的调整后采集深度和采集速度，将所述调整后采集深度和采集速度发送至所述采集设备的控制系统。

本发明授权基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的海洋沉积物分层采集动态监控方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取通过物联网通信模块传输的、由部署于海洋沉积物采集区域的多个传感器节点实时采集的原始海洋环境参数； 步骤2，根据所述原始海洋环境参数中指示沉积物层间界面过渡的显著性计算得到卡尔曼滤波算法的自适应遗忘因子，采用所述自适应遗忘因子对非图像的所述原始海洋环境参数进行卡尔曼滤波得到滤波后环境参数； 步骤3，从包含与当前图像区域具有预设空间相关性的特征集合中选择特征子集，并从所述特征子集中确定划分特征，采用随机均匀森林提取沉积物形态特征，所述随机均匀森林在构建决策树时根据所述划分特征确定选择的节点；融合所述滤波后环境参数和所述沉积物形态特征得到综合状态特征向量； 步骤4，基于所述综合状态特征向量，并利用预设的分层采集模型计算得到海洋沉积物采集设备的调整后采集深度和采集速度，将所述调整后采集深度和采集速度通过所述物联网通信模块发送至所述采集设备的控制系统。

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