武汉大学张宇获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演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:CN120125872B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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:202510043803.3,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法是由张宇;董子君;特菲柯·赛德艾合买提;伊兹哈尔·伊力江;吴开;叶茂;余淮;肖峰;张胜凯设计研发完成,并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法在说明书摘要公布了:本申请涉及一种无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法,其中,方法包括:首先通过轨道校正、辐射定标、几何校正等预处理技术,得到配准的无人机光学和热红外影像,为后续开展海冰信息提取提供高质量的数据;在此基础上构建Ice‑Unet深度学习模型,获取高精度的海冰分类结果;然后选取海冰分类中开阔水域和固定冰对应的表面温度值构建热红外数据的系点值,并构建基于辐射传输模型的线性反演模型,从而获得基于热红外数据海冰密集度反演结果。由此,解决了现有技术难以实现北极现场海水中海冰信息速报和现场保障等问题。
本发明授权无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法在权利要求书中公布了:1.一种无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取目标无人机的光学和热红外数据,并对所述光学和热红外数据进行预处理和正射拼接操作,以得到所述光学和热红外数据对应的正射校正影像; 其中,获取目标无人机的光学和热红外数据,并对所述光学和热红外数据进行预处理和正射拼接操作,以得到所述光学和热红外数据对应的正射校正影像,包括: 对所述光学和热红外数据进行几何校正和辐射定标操作,以得到对应的定标结果; 基于所述定标结果,构建对应的数字高程模型,并根据所述数字高程模型对所述光学和热红外数据进行正射校正操作,以得到对应的对正射校数据; 对所述对正射校数据进行正射拼接处理,以得到所述正射校正影像; 基于所述正射校正影像和预设的SAM模型,构建海冰分类训练数据集,并通过所述海冰分类训练数据集训练预先构建的Ice-Unet模型,且将所述正射校正影像输入至训练后的Ice-Unet模型,以输出所述正射校正影像对应的海冰类别信息; 通过所述海冰分类训练数据集训练预先构建的Ice-Unet模型,包括: 基于预设的主干特征提取网络、加强特征提取网络和预测网络,构建所述Ice-Unet模型; 将所述海冰分类训练数据集中的训练数据输入至所述Ice-Unet模型中的主干特征提取网络中,以对所述训练数据进行多次卷积和最大池化操作,以生成多个初步有效特征层; 将所述多个初步有效特征层输入至加强特征提取网络,以对所述多个初步有效特征层进行上采样和特征融合处理,以得到目标融合有效特征层; 利用目标卷积层对所述目标融合有效特征层进行通道调整操作,以得到所述训练后的Ice-Unet模型; 根据所述海冰类别信息确定目标类型水域和目标类型海冰的目标参考温度,并基于所述目标参考温度,构建海冰密集度反演模型,以利用所述海冰密集度反演模型对海冰密集度反演精度进行定量评估; 所述根据所述海冰类别信息确定目标类型水域和目标类型海冰的目标参考温度,并基于所述目标参考温度,构建海冰密集度反演模型,以利用所述海冰密集度反演模型对海冰密集度反演精度进行定量评估,包括: 确定所述正射校正影像中每个像素点对应的目标像素网格,并将所述目标像素网格划分为多个子网格; 在所述多个子网格中的每个子网格中,选取目标百分位的海冰表面温度,并根据所述目标百分位的海冰表面温度确定所述目标类型海冰的初步海冰参考温度; 基于所述初步海冰参考温度和预设的线性回归策略,确定所述目标类型海冰的最终参考温度; 基于预设的逐像素滑窗策略,对所述每个像素点进行多次覆盖操作,以得到每次覆盖操作对应的目标类型海冰的最终参考温度,并根据所述每次覆盖操作对应的目标类型海冰的最终参考温度计算所述每个像素点对应的所述目标类型海冰的目标参考温度; 根据所述目标类型水域和所述目标类型海冰的目标参考温度和所述海冰密集度反演模型计算所述每个像素对应的海冰密集度,并对所述海冰密集度进行投影,以得到对应的投影结果,且通过所述投影结果对海冰密集度反演精度进行定量评估; 所述海冰密集度反演模型的数学表达式为: 其中,SIC表示所述海冰密集度;tpwate表示所述目标类型水域的目标参考温度;tpice表示所述目标类型海冰的目标参考温度;IST表示所述海冰表面温度。
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