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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位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：CN119782782B 。

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：202411962472.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位方法是由何春华;张道光;袁凯;曾宪优;詹健;陈海勇;黄奕航设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位方法，包括：获取仿真环境下待定位声源声波数据；对所述待定位声源声波数据进行特征提取，获取声源声波特征；将所述声源声波特征输入至定位预测模型，预测声源距离和声源深度，其中，所述定位预测模型通过训练集训练获得，所述训练集为不同频率声压的波形数据；对所述仿真环境下的声源声波定位问题进行域迁移到真实海试环境中，进行水下声源定位。本发明能够全面捕捉海洋环境的声学多样性及其动态变化特性，提高了模型对真实环境的适应能力。

本发明授权一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位方法在权利要求书中公布了：1.一种结合多尺度特征提取和迁移学习的水下被动定位方法，其特征在于，包括： 获取仿真环境下待定位声源声波数据； 对所述待定位声源声波数据进行特征提取，获取声源声波特征； 将所述声源声波特征输入至定位预测模型，预测声源距离和声源深度，其中，所述定位预测模型通过训练集训练获得，所述训练集为不同频率声压的波形数据； 所述定位预测模型包括：输入模块、参数共享模块、特征处理模块和输出模块； 所述输入模块，用于输入待定位特征数据； 所述参数共享模块，用于不同任务间的特征共享； 所述特征处理模块，用于进行距离特征处理和深度特征处理； 所述输出模块，用于输出声源距离和声源深度； 所述参数共享模块包括：第一单元、第二单元、卷积注意力机制单元和第三单元； 所述第一单元，用于实现模型多尺度特征提取； 所述第二单元，用于降低特征图的空间维度，同时保留关键多种尺度的特征； 所述卷积注意力机制单元，用于在通道维度上区分关键特征，又在空间维度上定位重要区域； 所述第三单元，用于基于卷积注意力机制单元处理后的特征，再次进行多尺度特征提取，实现不同任务间的特征共享； 对所述仿真环境下的声源声波定位问题进行域迁移到真实海试环境中，进行水下声源定位。

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