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龙图腾网获悉交通运输部东海航海保障中心上海海图中心申请的专利一种基于改进Swin-Transformer的海岸线自动提取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：CN119762969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411846071.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进Swin-Transformer的海岸线自动提取方法是由陈玉鑫;吴龙乐;姚春旻;朱利安;朱晓华;方新;孙艳;沙宏杰;蔡秀秀设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Swin-Transformer的海岸线自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Swin‑Transformer的海岸线自动提取方法，该方法包括：采集基岩海岸、砂质海岸、淤泥质海岸和生物海岸等四类海岸线数据，构建数据集，并划分为训练集、测试集；建立改进SwinTransformer网络模型，优化原始的SwinTransformer网络模型；预训练改进SwinTransforme网络模型，数据增强各类训练集海岸线数据，形成扩充训练集；利用扩充训练集训练改进SwinTransformer网络模型，得到训练后的海岸线检测模型；利用训练后的检测模型对待检测的海岸线图片进行检测。该方法用于解决现有数据集较少，且不同类别海岸线样本数量间存在的不平衡影响模型训练的难题，快速有效地实现了基岩海岸、砂质海岸、淤泥质海岸和生物海岸等各类型海岸线的提取。

本发明授权一种基于改进Swin-Transformer的海岸线自动提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Swin-Transformer的海岸线自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集基岩海岸、砂质海岸、淤泥质海岸和生物海岸四类海岸线监控视频数据，并对这些数据进行预处理，构建数据集； S2、对原始的SwinTransformer网络模型进行优化，得到改进SwinTransformer网络模型； S3、预训练改进SwinTransforme网络模型，数据增强各类训练集海岸线数据，形成扩充训练集； S4、采用扩充训练集训练改进SwinTransformer网络模型，得到海岸线检测模型； S5、部署训练后的模型，输入待检测图片，检测海岸线； 所述改进SwinTransformer网络模型包括： a.骨干网络改为结构复杂度适中的Swin-S，使用SwinTransformer块进行特征下采样的4个阶段，其中第一阶段使用2个SwinTransformer块，第2阶段使用2个SwinTransformer块，第3阶段使用18个SwinTransformer块，第4阶段使用2个SwinTransformer块； b.颈部网络将全局平均池化替换为两个全连接FC层加ReLU激活函数的多层感知机； c.头部网络中全连接FC层输出特征的维度转换为嵌入维度，将输入特征映射至更高的维度空间中，然后通过附加Swish激活函数获得更多的非线性特征； d.再经过全连接FC层将隐藏层特征映射至输出类别。

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