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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于海洋水温的浮游植物密度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：CN120744682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511171116.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法及系统是由沈春燕;许嘉琪;邓裕坚;周子祺;潘燚;卢乃强设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法及系统，所述方法包括：获取目标海洋区域中各个网格区域的预设三维空间在预设时间范围内的水温数据集；对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征；将各个所述时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征输入至预设的识别模型，以使所述识别模型基于注意力机制和全连接网络对各个所述时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征进行特征融合，获得各个融合特征向量，并根据各个所述融合特征向量生成各个所述网格区域的浮游植物密度，提高浮游植物密度识别的准确性和效率。

本发明授权一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于海洋水温的浮游植物密度识别方法，其特征在于，包括： 获取目标海洋区域中各个网格区域的预设三维空间在预设时间范围内的水温数据集； 对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征； 将各个所述时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征输入至预设的识别模型，以使所述识别模型基于注意力机制和全连接网络对各个所述时序动态特征、垂向分层特征以及空间关联特征进行特征融合，获得各个融合特征向量，并根据各个所述融合特征向量生成各个所述网格区域的浮游植物密度； 其中，所述识别模型是根据目标海洋区域在不同时期的若干历史浮游植物密度数据和若干历史水温数据集对初始识别模型进行训练获得，具体为：将所述历史浮游植物密度数据作为比例标签，将所述历史水温数据集作为数据特征，构建若干标签比例训练数据包并对所述初始识别模型进行标签比例学习训练，获得所述识别模型，所述初始识别模型是基于深度学习模型构建获得； 所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征，包括： 通过预设大小的时间滑动窗口分别对各个所述水温数据集进行数据统计，计算各个所述网格区域在各个时间段内的水温均值、标准差以及梯度变化率； 基于时间序列分解算法分别对各个所述水温数据集进行时序分解，获得各个所述网格区域的水温变化的长期趋势特征、季节周期特征以及残差项； 结合各个所述水温均值、标准差、梯度变化率、长期趋势特征、季节周期特征以及残差项，构建获得各个网格区域的海洋水温的时序动态特征； 所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的垂向分层特征，包括： 根据各个所述水温数据集分别计算确定各个所述网格区域的混合层深度和温跃层深度； 根据各个所述水温数据集，对处于所述混合层深度和所述温跃层深度之间的水温数据进行梯度积分计算，获得各个网格区域在对应范围内的积分温度梯度； 结合各个所述混合层深度、温跃层深度以及积分温度梯度，构建获得各个网格区域的海洋水温的垂向分层特征； 所述对各个所述水温数据集进行特征提取，获得各个网格区域的海洋水温的空间关联特征，包括： 根据各个所述水温数据集，生成包含经度、纬度、深度以及时间的四维连续水温场； 根据各个所述水温数据集，分别计算所述四维连续水温场的各个采样点的经向水温梯度、纬向水温梯度、垂向水温梯度以及时间水温梯度； 根据各个所述经向水温梯度、纬向水温梯度、垂向水温梯度以及时间水温梯度，对所述目标海洋区域进行图卷积网络建模，获得各个网格区域的海洋水温的空间关联特征。

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，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路1号；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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