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龙图腾网获悉国家海洋环境监测中心申请的专利一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割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：CN115482411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211084671.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法是由范剑超;刘川;张帅;王祥;马玉娟;高宁;王林设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法在说明书摘要公布了：一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域。包括溢油与溢油相似物的分类识别和溢油图像的语义分割。首先，将生成对抗网络的判别器和分类器进行结合，实现了对溢油和溢油相似物的分类判别；其次，经过判别后的溢油图像，进入下一个生成对抗网络；最后，利用生成器去生成溢油图像的分割图，从而实现语义分割。本发明能够解决溢油和溢油相似物难以分辨以及溢油检测精度不高的问题。整个模型框架既能实现溢油和溢油相似物的分类，又能实现对溢油图像的语义分割。所有任务在可以一个框架内完成。本发明提出的方法在溢油分类任务上以及溢油区域检测上都取得较高的精度、可利用该方法对SAR影像中海洋溢油进行监测。

本发明授权一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法，其特征在于，包括溢油与溢油相似物的分类识别和溢油图像的语义分割两部分；首先，将生成对抗网络的判别器和分类器进行结合，实现对溢油和溢油相似物的分类判别；其次，将经过判别后的溢油图像进入下一个生成对抗网络，利用生成器去生成溢油图像的分割图，实现语义分割；通过两个生成对抗网络，最终构建多任务GANs网络模型；包括以下步骤： 第一步，将原始遥感图像进行预处理后，通过专家解译选出溢油和溢油相似物，再裁剪出溢油和溢油相似物区域，得到溢油图像和溢油相似物图像，并将溢油相似物图像标签值标记为0，溢油图像标签值标记为1，标记后作为第一个生成对抗网络的输入； 第二步，将预处理后溢油和溢油相似物图像输入到第一个生成对抗网络中，输入的图像通过第一个生成对抗网络来完成溢油和溢油相似物的分类任务，实现对溢油和溢油相似物的区分； 第三步，经过第二步将图像分为溢油和溢油相似物后，需要在分类后的溢油图像中剔除溢油相似物图像后，只将溢油图像作为第四步的输入，第三步只进行判定操作； 第四步，将第三步筛选出的溢油图像经过第二个生成对抗网络进行语义分割任务；通过语义分割任务来获取溢油区域的提取结果；第二个生成对抗网络也是有一个生成器和一个判别器搭建而成，具体如下： 4.1搭建分割网络模型，由生成器Gs和判别器Ds组成； 生成器输入的是溢油原始图像，也就是第三步的筛选后的溢油图像，输出的是生成的溢油分割图；判别器的输入有溢油原始图像、生成器生成的溢油分割图和溢油分割标签图； 第二个生成对抗网络的训练过程是：首先由生成器最初生成的溢油分割图并不能接近溢油分割标签图，判别器通过输入的溢油原始图像、溢油分割图和溢油分割标签图进行判别，判别器对生成器生成的溢油分割图、溢油分割标签图进行区分，区分出该图像是溢油分割标签图还是来自生成器生成的溢油分割图，学习他们之间的数据分布差异，输出判别分数；由判别器判别的结果去反向优化生成器，指导生成器生成更加精确的溢油分割图；最终生成器可以生成以假乱真的溢油分割图，训练结束后利用训练好的生成器去生成溢油分割图，实现对溢油区域的准确提取； 第二个生成对抗网络的生成器的目标函数如下式8所示： 其中，λ1为权重平衡参数，S为输入真实分割标签图，为生成器生成的分割图，I为真实的溢油图像；为L1范数，它惩罚分割标签图和生成的分割图之间的逐像素距离；最小化训练生成器去生成更加真实的溢油分割图，最终能成功的欺瞒判别器； 第二个生成对抗网络判别器的目标函数如下式9所示： 其中，λ2为权重平衡参数，S为输入真实分割标签图，为生成器生成的分割图，I为真实的溢油图像；这一项代表对抗损失，增加判别器的判别能力；代表惩罚梯度损失,会产生稳定的梯度，既不会消失也不会爆炸；表示在S和之间均匀采样的随机变量；最小化训练判别器，去区分生成的溢油分割图和溢油分割标签图； 4.2第二个生成对抗网络总的目标函数如10所示： 生成器和判别器不断优化训练；使用损失公式10训练网络，直到第二个生成对抗网络达到平衡状态；当训练结束后以后，保留生成器，丢弃判别器；利用生成器来生成溢油分割图。

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