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龙图腾网获悉西安阿尔法创新机器人有限公司申请的专利基于图像处理的水下污染物智能识别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：CN120510502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511006714.8，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于图像处理的水下污染物智能识别方法及系统是由同明哲;刘谦;刘安邦设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的水下污染物智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的水下污染物智能识别方法及系统，包括：通过水下机器人采集多区域时序水底图像，结合U‑Net与YOLO算法获取疑似垃圾位置及概率；划分图像窗格，基于中心点RGB时序变化计算锚点权重，并利用相邻图像窗格灰度波动构建浑浊度函数；加权融合窗格浑浊度与锚点权重，生成区域整体浑浊度；根据浑浊度动态分配双算法权重，输出目标为垃圾的融合概率；通过概率阈值判定污染并预警。本发明解决了单一算法在浑浊清晰水域的适应性问题，显著提升识别准确率与抗干扰能力。

本发明授权基于图像处理的水下污染物智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的水下污染物智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集不同区域不同时段的水底图像，并根据采集图像区域顺序和时间序列对图像进行分类归档； 根据U-Net算法和YOLO算法对污染物的识别逻辑，分别获取两种算法判断相同图像中疑似垃圾的检测位置和U-Net检测概率及YOLO检测概率；所述根据U-Net算法和YOLO算法对污染物的识别逻辑，分别获取两种算法判断相同图像中疑似垃圾的检测位置和U-Net检测概率及YOLO检测概率，包括的具体方法为：对于同一张图像，用两种算法分别对这张图像进行检测，当YOLO算法成功检测到目标时，输出每个YOLO识别框的位置作为疑似垃圾的检测位置，识别框内目标为垃圾的概率记为该识别框中YOLO算法检测概率；用U-Net算法分别计算每个YOLO识别框内所有像素点为垃圾的概率的均值，作为该图像对应识别框内目标为垃圾的U-Net算法检测概率；若YOLO算法未能检测到目标，即不存在识别框，选取U-Net全图输出中像素点为垃圾概率的最大值作为该图像对应区域中存在垃圾的U-Net算法检测概率，并将该像素点所在位置作为疑似垃圾的检测位置；设置并遍历同一区域不同时序的图像窗格，根据窗格中心点不同颜色通道像素值的时序变化情况，获取每张图像中每个窗格的锚点变化权重；计算相同区域相邻时序图像相同序列窗格中像素点灰度值的波动情况，构建浑浊程度和灰度值波动情况关系函数，结合不同窗格中像素点灰度值的波动情况获取每个窗格的浑浊程度；根据每个区域每张图像的每个窗格的浑浊程度，以及每个区域中每张图像的每个窗格锚点变化权重，获取每张图像的浑浊程度，计算同一区域所有图像的浑浊程度均值，作为该区域浑浊程度；根据每个区域的浑浊程度分配U-Net算法和YOLO算法的疑似垃圾的检测概率权重，获取检测目标疑似垃圾的概率； 设定概率阈值K，根据概率阈值K与每个区域中检测目标为垃圾的概率进行对比，确定检测目标是否为垃圾并提醒维护人员进行对应处理。

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西安阿尔法创新机器人有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市灞桥区洪宁路与洪威路交叉口东140米灞桥区新兴产业孵化器D区2号厂房一层；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”。

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