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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所;交通运输部东海航海保障中心申请的专利一种基于智能船队航行的目标协同感知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：CN120047877B 。

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：202510513242.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于智能船队航行的目标协同感知方法及系统是由耿雄飞;方圆;曹源;洛佳男;曾致远;郑玥设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能船队航行的目标协同感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能船队航行的目标协同感知方法及系统。通过AIS与激光雷达融合定位获取目标空间信息，并基于多智能船舶实时采集多视角视频流。系统提取视频关键帧后，采用sobel边缘检测与PCA分析技术构建物体特征集，结合网络状态动态评估确定数据传输量。利用预训练自注意力模型对特征集进行关联性分析，筛选出高注意力得分的特征，实现高效目标识别与共享感知。本发明能够显著提升目标识别精度和系统响应速度，合理利用多智能船舶数据进行目标协同感知，有效提高多船舶的综合环境感知能力。

本发明授权一种基于智能船队航行的目标协同感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能船队航行的目标协同感知方法，其特征在于，包括： S102：在多个智能船舶中，通过AIS信息与激光雷达探测数据定位感知目标空间信息； S104：基于多个智能船舶，实时获取基于目标感知的多个视频数据； S106：对多个视频数据进行关键帧提取，基于sobel算子对关键帧进行物体区域分割，并通过PCA分析法提取物体特征主成分，形成多个第一特征集； S108：通过智能船舶网络状态评估实时共享数据量； S110：通过已有识别物体的特征图数据，训练自注意力机制模型，并确定查询矩阵、键矩阵与值矩阵，对每两个第一特征集进行组合，基于自注意力机制模型，计算组合后的特征集注意力得分，以高得分特征进行筛选，得到符合实时共享数据量的特征，标记为第二特征集； S112：通过图像识别模型，基于第二特征集进行目标检测与识别，生成识别结果，基于识别结果与目标空间信息进行目标协同感知，并将感知结果发送至多个智能船舶； 其中，所述S110，包括： 从系统数据库中获取已有识别物体的特征图数据与特征识别率； 基于特征识别率设定关注度分数； 将特征图数据与关注度分数进行关联； 构建自注意力机制模型，通过线性变换方式，对特征图数据进行映射变换，生成初始查询矩阵、初始键矩阵与初始值矩阵； 将特征图数据导入自注意力机制模型并计算特征图对应的注意力得分，以注意力得分与关注度分数的绝对差值作为损失函数，训练自注意力机制模型，循环调整查询矩阵、初始键矩阵与初始值矩阵，直至损失函数收敛于预设差值； 训练完成后确定查询矩阵、键矩阵与值矩阵； 其中，所述S110，还包括： 对每两个第一特征集进行组合，得到组合特征集； 将组合特征集导入自注意力机制模型，对其中的特征向量进行注意力得分计算，并筛选出高得分的特征集，标记为高分特征数据； 对所有组合特征集进行高分特征数据分析与筛选，并基于实时共享数据量，从高分特征数据中选取符合数据量的特征数据，标记为得到第二特征集。

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