大连理工大学王鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知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：CN120635729B 。
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：202511136833.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知方法是由王鑫;陈杨;金宏春设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知方法在说明书摘要公布了：本发明属于气象监测与智能感知技术领域，公开了一种海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知算法。先利用铁塔上的探头采集海陆区域内的气象数据、图像数据、环境数据，构建多维数据样本库；通过对气象数据和图像数据的分析，提取关键特征，建立历史相似数据匹配模型，找出与当前气象条件相似的历史数据；同时，基于深度学习技术，搭建能见度感知的混合神经网络模型，将实时采集的数据和历史相似数据输入能见度感知的混合神经网络模型，进行训练和优化；最后，根据训练好的能见度感知的混合神经网络模型，对当前海陆复杂气象条件下的能见度进行实时感知与预测，为海上航行、陆地交通等领域提供准确的能见度信息支持。
本发明授权海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知方法在权利要求书中公布了：1.一种海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知方法，其特征在于，步骤如下： 1获取历史和实时多维数据，构建包含多种气象条件与对应能见度数据的多维数据样本库； 2提取历史多维数据中气象数据、环境数据和图像数据的关键特征，建立历史相似数据匹配模型，形成历史相似数据集； 3搭建用于能见度感知的混合神经网络模型，将历史多维数据与其历史相似数据集作为输入，以实测能见度作为标签进行训练； 4在能见度感知的混合神经网络模型搭建基础上，将实时数据的关键特征输入能见度感知的混合神经网络模型，结合历史相似数据匹配模型，对当前海陆复杂气象条件下的能见度进行实时预测； 5建立能见度预测评估机制，将能见度感知的混合神经网络模型的预测结果与实测的能见度进行对比分析，采用多种评估指标量化评估预测结果，在实际应用中不断优化能见度感知的混合神经网络模型。
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