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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种用于红外图像中舰船的姿态估计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：CN119762583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411820714.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种用于红外图像中舰船的姿态估计方法是由马宝山;牛新建;曾庆成设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于红外图像中舰船的姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于红外图像中舰船的姿态估计方法，S1：建立红外舰船图像数据集；S2：建立YOLOv8神经网络模型，将红外舰船图像输入到YOLOv8神经网络模型中，得到舰船区域图像；S3：基于Chan‑Vese模型对舰船区域图像进行图像二值化分割处理，得到舰船轮廓图；S4：基于舰船轮廓图中的舰船位置信息计算得到舰船的像素级长度、高度和宽度；S5：基于舰船轮廓图判别得到舰船朝向；S6：建立支持相量回归模型，并进行训练；基于训练后的支持相量回归模型估计舰船偏转角。本发明使用支持向量回归模型，对舰船的俯仰角和方位角两个偏转角进行预测，在使用少量先验信息的情况下，能够精确估计舰船的偏转角度，从而可以应用于海面目标的实时侦查，实现自动化监测，为分析人员提供决策依据。对提高海上舰船工作效率并降低事故发生的概率具有重要意义。

本发明授权一种用于红外图像中舰船的姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于红外图像中舰船的姿态估计方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：使用红外相机对舰船模型进行拍摄，得到若干初始红外舰船图像，并对红外舰船图像中舰船真实的偏转角进行标注，从而建立红外舰船图像数据集； S2：建立YOLOv8神经网络模型，将红外舰船图像输入到YOLOv8神经网络模型中，对红外舰船图像中的舰船区域与海天背景进行初步分离，得到舰船区域图像； S3：基于Chan-Vese模型对舰船区域图像进行图像二值化分割处理，得到舰船轮廓图； S4：基于舰船轮廓图中的舰船位置信息计算得到舰船的像素级长度、高度和宽度； S4中，基于舰船轮廓图中的舰船位置信息计算得到舰船的像素级长度、高度和宽度的过程为： 1确定舰船轮廓图的位置信息，包括船头、船尾和舰岛最高点坐标； 计算舰船的像素级长度的过程为： 根据船头坐标和船尾坐标，即舰船轮廓图中最左侧和最右侧两个像素点的坐标，表示为p1x1,y1、p2x2,y2，基于p1和p2之间的直线距离可得到舰船的像素级长度，即甲板线长度； 2计算得到舰船的像素级高度的过程为： 设舰岛最高点的坐标为p3x3,y3，并根据p1x1,y1、p2x2,y2拟合得到直线方程； p3在垂直方向与直线方程的交点为舰船中心点坐标p4x4,y4，其中，由于x3＝x4，则可基于p3和p4之间在Y轴的差值得到舰船的像素级高度； 3将舰船区域图像的高度作为舰船的像素级宽度； S5：基于舰船轮廓图判别得到舰船朝向； S5中，基于舰船轮廓图判别得到舰船朝向的过程为： 提取舰船轮廓图中的舰船甲板线，并判断舰船甲板线与舰船轮廓图的底部是否平行，若舰船甲板线与舰船轮廓图的底部平行，则说明舰船轮廓图为平视红外舰船图像，否则舰船轮廓图为俯视红外舰船图像； 若舰船轮廓图为平视红外舰船图像，判别得到舰船朝向的过程为： 获取平视模板图像； 根据平视模板图像以及每一舰船轮廓图中船头和船尾的像素坐标确定图中的船头位置和船尾位置，然后将船头位置靠近船尾位置15的区域作为船头区域，将船尾位置靠近船头位置15的区域作为船尾区域； 计算平视模板图像中船尾区域和船头区域之间的像素差σm，表示为： σm＝βm-αm1 式中，αm为平视模板图像中船头区域像素值之和；βm为平视模板图像中船尾区域像素值之和； 然后计算每一舰船轮廓图中的船头区域的像素值之和αi、船尾区域的像素值之和βi以及σm之间的像素差σi，表示为： σi＝βi-αi-σm,i∈N2 其中，N表示舰船轮廓图的总数量，i为任一舰船轮廓图； 最后基于σi和设定的符号函数判别舰船朝向，符号函数表达式为： 式中，Λ代表舰船朝向值，其中Λ为1代表舰船朝向为远离相机方向，即朝外，Λ为0代表舰船方位角为90°方向，Λ为-1代表舰船朝向为靠近相机方向，即朝内； 若舰船轮廓图为俯视红外舰船图像，则采用鸟瞰图的成像原理得到舰船朝向，过程为： 获取俯视模板图像； 根据俯视模板图像以及每一舰船轮廓图中船头和船尾的像素坐标确定图中的船头位置和船尾位置，然后根据船头位置和船尾位置确定舰船中心点坐标p4x4,y4，以p4x4,y4作为原点将俯视模板图像以及每一舰船轮廓图按照横向纵向切割为四个区域； 计算俯视模板图像中右侧上下两个区域的像素差σmm，表示为： σmm＝αmo-βmo4 式中，αmo、βmo分别为右侧上下两个区域对应的像素值之和； 然后计算每一舰船轮廓图中右侧上下两个区域的像素值之和αmi、βmi以及σmm之间的像素差σmo，表示为： σmo＝αmi-βmi-σmm,i∈N5 最后基于σmo和设定的符号函数判别舰船朝向，符号函数表达式为： 式中，Λ'代表舰船朝向值，其中Λ'为1代表舰船朝向为远离相机方向，即朝外，Λ'为0代表舰船方位角为90°方向，Λ'为-1代表舰船朝向为靠近相机方向，即朝内； S6：建立支持相量回归模型，基于真实的舰船偏转角以及舰船的像素级长度、宽度、高度和舰船朝向对支持相量回归模型进行训练；基于训练后的支持相量回归模型估计舰船偏转角，即舰船的俯仰角和方位角。

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