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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知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：CN120852689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510946258.9，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知方法是由王洋洋;刘子育;王洁;刘晓凯;付先平;朱洛言;杜希钧设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知方法，包括以下步骤：基于YOLO的水下多模态检测模块，引入声呐传感模态，构建动态自适应的多模态感知系统；进行语义SLAM与稠密粗建图；所述进行语义SLAM与稠密粗建图过程包括：视觉‑惯性数据的预处理、初始化与联合优化、基于面元的稠密建图、以及语义融合建图；进行物理驱动的3DGS精细重建，包括：初始3DGS建模以及水下介质估计与补偿；输出多尺度语义地图。本发明将物理成像模型嵌入3DGS渲染流程，通过迭代估计衰减系数和散射参数，使重建场景的颜色保真度提升。补偿后的图像与原始图像的重建损失较传统方法有显著降低。

本发明授权一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知方法在权利要求书中公布了：1.一种面向海洋牧场的水下多模态智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于YOLO的水下多模态检测模块，引入声呐传感模态，构建动态自适应的多模态感知系统；所述步骤1包括以下步骤： 步骤11、对视觉数据的质量进行评估，建立基于亮度梯度幅值的平均值的视觉质量评价体系；所述亮度梯度幅值计算公式为： ； 其中，表示图像在坐标处的像素强度，和分别表示通过Sobel算子计算的水平和垂直方向梯度； 步骤12、量化评价指标为： ； 其中，表示图像分辨率，表示视觉图像质量得分； 步骤13、判断视觉图像质量得分是否偏低；当视觉得分偏低时，提高声呐检测结果的权重，反之则提高视觉检测结果的权重，由视觉数据质量得分来修正最终的检测结果；视觉与声呐检测权重计算公式为： ； 其中，表示视觉清晰度得分，和表示模态敏感性系数； 步骤2、进行语义SLAM与稠密粗建图；所述进行语义SLAM与稠密粗建图过程包括：视觉-惯性数据的预处理、初始化与联合优化、基于面元的稠密建图以及语义融合建图； 步骤3、进行物理驱动的3DGS精细重建，包括：初始3DGS建模以及水下介质估计与补偿； 步骤4、输出多尺度语义地图。

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