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龙图腾网获悉自然资源部东海海域海岛中心(自然资源部东海信息中心);自然资源部东海预报减灾中心(自然资源部上海海洋中心)申请的专利一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测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：CN120147972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510614540.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测方法是由陈括;陈珂;高静霞;陈靓瑜;戴文娟;冯涛;朱伟娜设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测方法，属于图像理解识别技术领域，本发明通过构建多源卫星数据融合网络形成时序注意力矩阵，应用四阶时序卷积神经网络提取海岸线形态变化特征构建第一波动矩阵，利用时空注意力机制进行降维处理生成第二波动矩阵，并通过波动转化矩阵将其转为定量化指标。方法将数据输入预训练的CoastDynNet模型中分析物理机理，应用海岸线演化优化函数进行精细化调整，使用WaveletTempNet网络进行多尺度分解分离长短期变化，最终利用贝叶斯模型平均方法构建多模型集成框架，生成综合海岸线动态评估报告。

本发明授权一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习驱动的海岸线变迁动态监测方法，其特征在于，包括：S01、构建多源卫星数据融合网络，结合不同轨道周期卫星获取时间序列影像，形成时序注意力矩阵； S02、应用四阶时序卷积神经网络提取海岸线形态变化特征，通过递归方式建立第一波动矩阵； S03、利用时空注意力机制对第一波动矩阵进行降维处理，生成第二波动矩阵； S04、建立波动转化矩阵，将第二波动矩阵转化为定量化海岸线变迁指标； S05、输入预先训练好的海岸动力学模型中，利用沉积物输运方程分析海岸线变迁物理机理； S06、应用海岸线演化优化函数对时间插值结果进行精细化调整，提高短期预测精度； S07、使用预先训练好的时序分解网络对海岸线变化序列进行多尺度分解，分离长期趋势与短期波动； S08、设计频谱分析模块，基于分离结果计算海岸线稳定性指数与变化频率矩阵； S09、利用贝叶斯模型平均方法构建多模型集成框架，按照预测误差加权整合物理模型与深度学习模型输出，生成综合海岸线动态评估报告； 其中，沉积物输运方程如下： ；；； 式中，为沿岸输沙率，为垂直输沙率，、、为经验系数，为波破碎区波高，为波破碎区波浪入射角，为海滩坡度，为波高沿岸梯度；为海岸线位置变化率，为波浪作用的临界水深，为沿岸距离坐标，为垂直于基准线的距离坐标，为时间； 其中，海岸线演化优化函数如下： ； ； ； 式中，为海岸线演化优化函数；为优化后的海岸线位置向量；为初步预测的海岸线位置向量；为海岸线位置的空间梯度；、、、为权重系数；为物理约束条件项；和分别为海岸线最大和最小允许坡度；为优化后的最终海岸线位置向量；为海岸线离散采样点数量；为第个采样点的海岸线位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部东海海域海岛中心(自然资源部东海信息中心);自然资源部东海预报减灾中心(自然资源部上海海洋中心)，其通讯地址为：200000 上海市浦东新区金桥路1168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。