武汉大学陶维亮获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测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：CN115187666B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210833615.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测方法是由陶维亮设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋测绘技术领域，公开了深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测方法。本发明首先利用Unet深度学习网络对侧扫声呐源条带图像进行海底和非海底的分类，然后在分割的基础上，应用滤波、梯度模板匹配、对称性校核等图像处理方法，将难以在Unet深度学习网络中表达出来的海底边界的梯度特征、对称性等先验信息在后续的图像处理方法中加以利用，从而结合深度学习和图像处理的优点，实现准确、可靠地识别海底线，进而测量海底高程。
本发明授权深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习和图像处理结合的侧扫声呐海底高程探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获得侧扫声呐源条带图像； 步骤2、将所述侧扫声呐源条带图像输入至训练好的Unet深度学习网络，所述训练好的Unet深度学习网络输出分割图像，所述分割图像将所述侧扫声呐源条带图像中的像素分类标记为海底区域和非海底区域； 步骤3、对所述分割图像进行滤波，滤除干扰团； 步骤4、利用海底线跟踪的ping数据匹配模板与滤波后的分割图像的右舷区域、左舷区域分别逐ping作相关处理，得到右舷海底位置和左舷海底位置； 步骤5、对所述右舷海底位置、所述左舷海底位置进行对称性校验和海底重定位，得到右舷海底线、左舷海底线； 步骤6、基于所述右舷海底线和所述左舷海底线，计算得到海底高程。
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