自然资源部第三海洋研究所蔡锋获国家专利权
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龙图腾网获悉自然资源部第三海洋研究所申请的专利一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类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：CN120431405B 。
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：202510634465.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法是由蔡锋;尹航;戚洪帅;陈曦;李孜政;曹超;雷刚设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法。其中，所述方法包括：基于固定式或临时式视频采集设备，采集近岸区域的视频影像数据，所述视频影像数据视角覆盖近岸破浪带的高处位置；对所述视频影像数据进行预处理，并根据数据分别标注溢波、卷波和崩波；基于标注后的数据构建训练集，并基于该训练集训练一神经网络模型；基于训练后的神经网络模型，对近岸波浪影像序列进行特征提取和时序建模，预测所述近岸波浪影像序列对应的波浪破碎类型。本发明通过采集时间序列视频数据，构建深度学习模型进行训练与推理，从而自动完成破浪类型识别。该方法高效可靠，能够适应多种海况条件，在实际应用中具有较高的实用价值。
本发明授权一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法，其特征在于，所述方法包括： 基于固定式或临时式视频采集设备，采集近岸区域的视频影像数据，所述视频影像数据视角覆盖近岸破浪带的高处位置； 对所述视频影像数据进行预处理，并根据数据分别标注溢波、卷波和崩波； 基于标注后的数据构建训练集，并基于该训练集训练一神经网络模型； 基于训练后的神经网络模型，对近岸波浪影像序列进行特征提取和时序建模，预测所述近岸波浪影像序列对应的波浪破碎类型，具体的： 采用预训练的卷积网络作为特征提取器，对所述影像序列进行编码处理；通过长短时记忆网络对编码后的序列进行解码，生成时序特征表示；根据所述时序特征表示，确定波浪破碎类型的分类标签。
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