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龙图腾网获悉广州志正电气有限公司申请的专利基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证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：CN120372543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510475862.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统是由许日明;李荣光;苏梓洋;吴成设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及航海船舶识别领域，尤其涉及一种基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统，获取船舶的多模态数据，其中多模态数据包括可见光图像数据、激光雷达点云数据及船舶身份信息；根据可见光图像数据，提取船舶的视觉特征；对激光雷达点云数据进行动态空间校准；根据校准的结果，提取船舶三维结构特征；将视觉特征、三维结构特征及船舶身份信息进行融合，并输入预设的验证模型中，通过验证模型输出验证的结果，其中验证的结果包括正常船舶和异常船舶。不同类型的数据提供了对船舶的多维度理解，增强了船舶识别的精度和鲁棒性。

本发明授权基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉与深度学习的船舶身份多模态验证方法，其特征在于，所述方法包括： 获取船舶的多模态数据，其中所述多模态数据包括可见光图像数据、激光雷达点云数据及船舶身份信息； 根据所述可见光图像数据，提取船舶的视觉特征； 对所述激光雷达点云数据进行动态空间校准； 根据校准的结果，提取船舶三维结构特征； 将所述视觉特征、三维结构特征及船舶身份信息进行融合，并输入预设的验证模型中，通过所述验证模型输出验证的结果，其中所述验证的结果包括正常船舶和异常船舶； 在所述将所述视觉特征、三维结构特征及船舶身份信息进行融合的步骤之前，所述方法还包括： 获取所述视觉特征及三维结构特征，将所述视觉特征及三维结构特征输入预设的空间模型中，通过所述空间模型生成船舶的当前行为特征； 获取所述船舶的历史行为特征，结合历史行为数据与当前行为数据，预测所述船舶在预设时间段的船舶轨迹参数； 基于预测的船舶轨迹参数，实时获取船舶在预测时间时的实际轨迹参数，分析所述实际轨迹参数和预测的轨迹参数之间的偏离系数； 量化所述偏离系数，生成船舶的置信评分； 分析所述船舶的置信评分，当所述置信评分大于预设的置信评分阈值时，则判断所述船舶为可信行为； 基于所述船舶为可信行为，将所述视觉特征、三维结构特征及船舶身份信息进行融合； 所述量化所述偏离系数，生成船舶的置信评分的步骤之后，所述方法还包括： 当所述置信评分小于或等于预设的置信评分阈值时，自动标记当前船舶为可疑目标； 基于判断的结果，实时采集船舶所在海域的环境参数； 根据所述环境参数分析是否满足干扰的条件； 当所述环境参数满足干扰的条件时，根据所述环境参数分析对行为特征的干扰模式，根据所述干扰模式重新验证所述船舶是否满足异常船舶； 所述根据所述环境参数分析对行为特征的干扰模式，根据所述干扰模式重新验证所述船舶是否满足异常船舶，步骤包括： 对采集的所述环境参数进行干扰模式识别，其中所述干扰模式包括感知干扰及移动干扰； 当所述干扰模式为感知干扰时，将所述置信评分按照预设的比例下调； 基于调整后的置信评分阈值，重新分析所述船舶的置信评分，当所述置信评分大于调整后的置信评分阈值时，则判断所述船舶为可信行为； 当所述置信评分小于或等于调整后的置信评分阈值时，确定所述船舶为异常船舶。

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