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龙图腾网获悉广东海洋大学深圳研究院;广东海洋大学申请的专利基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割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：CN120672779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511183142.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割方法及系统是由徐进;许博;姚博曦;纪然;郝康;李博设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割方法及系统，涉及图像处理与模式识别技术领域。本发明的技术要点包括：对包含天空域、海域、海上船舶及海岸线的机载灰度图像进行处理，获取兴趣区域图像；利用改进哈里斯鹰优化算法获取最优分割阈值，并利用最优分割阈值对机载灰度图像进行分割，获取基于最优分割阈值的分割图像；将兴趣区域图像和基于最优分割阈值的分割图像进行融合，获取最终的分割图像。本发明通过SIFT特征精准锁定船舶目标高响应区域，结合改进哈里斯鹰优化算法在目标灰度带内实现自适应阈值寻优，显著提升了复杂海况下船舶目标分割精度和鲁棒性，为海事监控等场景提供高可靠的技术支撑。

本发明授权基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进哈里斯鹰优化算法的船舶目标分割方法，其特征在于，包括： 对包含天空域、海域、海上船舶及海岸线的机载灰度图像进行处理，获取兴趣区域图像； 利用改进哈里斯鹰优化算法获取最优分割阈值，并利用最优分割阈值对所述机载灰度图像进行分割，获取基于最优分割阈值的分割图像；所述利用改进哈里斯鹰优化算法获取最优分割阈值包括： 在探索阶段，种群个体的位置更新公式为： 式中，表示第t+1次迭代第i个个体的位置；表示种群中随机选取的个体位置；r、q为[0,1]之间的均匀随机数；为[0,1]内均匀分布随机数；lb和ub分别为搜索空间的下界和上界； 在从探索向开发的过渡阶段，鹰群抓捕猎物，猎物在逃跑过程中消耗能量的能量损失模型为： 式中，表示非线性衰减指数；表示猎物初始逃逸能量；表示衰减曲线指数；表示扰动强度系数；为标准正态分布噪声；t表示当前迭代次数；T表示最大迭代次数； 在开发阶段，种群个体的位置更新公式为： ； 式中，表示第t次迭代中最优猎物位置；表示猎物逃逸能量；表示跳跃幅度；表示改进的莱维飞行项，，为步长系数，为标准正态随机变量，是莱维指数，为缩放因子，λ为迭代衰减指数； 将所述兴趣区域图像和所述基于最优分割阈值的分割图像进行融合，获取最终的分割图像。

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广东海洋大学深圳研究院;广东海洋大学，其通讯地址为：518120 广东省深圳市大鹏新区大鹏街道大鹏办事处深圳国际生物谷海洋生物产业园A栋23栋；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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