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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于TS-MaskFormer的冰情视频图像识别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：CN119540825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411577770.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于TS-MaskFormer的冰情视频图像识别方法是由余宇峰;汪旭航;万定生设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TS-MaskFormer的冰情视频图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于TS‑MaskFormer的冰情视频图像识别方法。采用一种快速ACE去雾算法对夜间图像增强，并基于SAM的半监督标注方法构建涵盖冰封、融冰开始、浮冰漂浮等不同阶段的冰情图像检测与识别数据集；提出一种TS‑MaskFormer冰情图像识别模型，集成了两个不同骨干网络的MaskFormer模型和fusionmodule融合模块，通过训练调整优化模型参数以实现准确的冰情图像检测；基于调优后的模型识别冰情图像，通过识别结果计算冰面覆盖率。本发明的方法方法在冰情图像识别方面能够保留更多细节信息，具有更高的冰面识别精度和更快的计算速度。

本发明授权一种基于TS-MaskFormer的冰情视频图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TS-MaskFormer的冰情视频图像识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、采集监控摄像头的视频数据，截取视频图像帧并分成5种类型； 步骤S2、冰情图像帧预处理，对步骤S1得到的5类图像进行数据清洗，去除冰情相似的图像，针对夜间图像有雾模糊不清的问题，采用快速ACE算法实现对冰情图像的去雾增强；对去重增强后的图像进行标注，将图像像素划分为背景Background、水体Water和冰面Ice三类，使用一种基于SAM的半监督标注方法对预处理后的数据进行标注，构建冰情图像数据集，并按照7:2:1划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S3、构建TS-MaskFormer模型，由MaskFormer1、MaskFormer2和fusionmodule三个部分组成，利用构建的冰情图像检测与识别数据集，对模型进行训练，得到基于TS-MaskFormer的冰情图像检测与识别模型； 所述步骤S3中TS-MaskFormer模型包括：MaskFormer1、MaskFormer2和fusionmodule三个部分；MaskFormer1由pixel-level模块、transformer模块和segmentation模块组成，其中pixel-level模块包含Swin-Transformerbackbones骨干网络和pixeldecoder像素级解码器；MaskFormer2由pixel-level模块、transformer模块和segmentation模块组成，其中pixel-level模块包含ResNetbackbones骨干网络和pixeldecoder像素级解码器； 所述步骤S3中fusionmodule融合模块实现MaskFormer1、MaskFormer2分割结果置信度的权重融合，得到融合分割结果； 步骤S4、使用S3训练完成的基于TS-MaskFormer的冰情图像检测与识别模型对冰情图像检测，计算冰面覆盖率。

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