广东海洋大学深圳研究院徐进获国家专利权
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龙图腾网获悉广东海洋大学深圳研究院申请的专利基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测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:CN120997486B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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:202511518485.8,技术领域涉及:G06V10/25;该发明授权基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法及系统是由徐进;邓羽彤;姚博曦;孙梦鑫;陈冰荟;严铭浩;屠高瑞设计研发完成,并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法及系统,涉及图像处理与模式识别技术领域。本发明的技术要点包括:对获取的船载雷达图像进行预处理;提取预处理后的图像的显著性边界比特征;基于显著性边界比特征提取ROI图像;利用改进的鲸鱼优化算法获取最优分割阈值,并利用最优分割阈值对ROI图像进行分割,获取最优分割图像;对最优分割图像进行后处理,获取最终的油膜图像。本发明通过提取显著性特征突出了溢油区域与背景的差异;通过改进鲸鱼优化算法,增强了算法局部搜索能力,避免过早收敛。本发明实现了油膜区域的高效准确识别,可降低误检率,适用于不同海况、溢油类型的检测场景。
本发明授权基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于改进鲸鱼优化算法的船载雷达溢油检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 对获取的船载雷达图像进行预处理; 提取预处理后的图像的显著性边界比特征;包括:计算图像和图像像素值中值偏差的自适应阈值;基于自适应阈值计算每个滑动窗口的显著性边界比特征,包括:基于自适应阈值将每个滑动窗口中的像素值进行二值化:将小于自适应阈值的像素值赋值为1,其他赋值为0;根据二值化后图像的值统计每个滑动窗口中大于1值的数量N、边界像素的数量P以及窗口边界长度L;根据数量N、数量P以及长度L按照下述公式计算每个滑动窗口的显著性边界比特征值D: ; 其中,为最小常数; 基于显著性边界比特征提取ROI图像; 利用改进的鲸鱼优化算法获取最优分割阈值,并利用最优分割阈值对ROI图像进行分割,获取最优分割图像;所述改进的鲸鱼优化算法的改进之处包括: 模拟座头鲸进行螺旋更新的位置更新公式为: ; 其中,表示第t+1次迭代的鲸鱼位置;表示当前鲸鱼位置与最优解的距离;表示螺旋形状参数,∈[‑1,1]的随机数;a2表示螺旋系数,,tmax表示最大迭代次数; 对最优分割图像进行后处理,获取最终的油膜图像。
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