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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法及装置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：CN119600552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411649620.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法及装置是由胡祝华;陈立航设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域，具体涉及一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法及装置，通过引入一种基于光学遥感图像的小目标检测算法模型，提升在高分辨率遥感图像下的船舶检测性能。为解决光学遥感图像中小目标船舶像素较少、特征不明显的问题，本发明提出了改进的YOLOv8x‑CA‑CFAR模型，本发明还提出了一种新型的无监督域自适应分类模型Multi‑CDT，以增强不同源数据的迁移学习能力，提升在缺乏标注数据情况下的分类性能。最终，本发明通过构建完整的多源信息融合框架，不仅实现更加精确的小目标船舶检测和分类，还能够有效应对光学遥感图像和AIS数据匹配失败的情况，提供异常研判的支持。

本发明授权一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多源信息的小目标船舶识别及异常研判方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集光学遥感图像和船舶自动识别系统数据，并进行预处理； S2、将光学遥感图像输入构建的基于恒虚警率二次研判的小目标船舶检测模型YOLOv8x-CA-CFAR中，得到小目标船舶检测结果，所述小目标船舶检测模型YOLOv8x-CA-CFAR先使用深度学习算法检测出可疑物体进行切片，再对切片使用CA-CFAR进行判别，得到小目标船舶检测结果； S3、将小目标船舶检测结果与经过预处理后的船舶自动识别系统数据进行匹配，若匹配成功，则输出匹配结果； S4、匹配失败时判定存在异常情况，对异常情况进行判断，当判定为船舶自动识别系统数据周围没有船舶时，认为该船舶自动识别系统数据为异常数据，进行保留； S5、若判定为船舶周围没有船舶自动识别系统数据时，则根据检测结果对对应的光学遥感图像进行切片，输入训练好的名为Multi-CDT的无监督域自适应分类模型中，得到异常船舶的预测类别； S6、将匹配结果中的船舶信息与船舶自动识别系统数据进行保留，对于未匹配上的船舶，保留S4中得到的异常数据和S2和S5中得到的异常船舶的坐标及其预测类别。

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