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龙图腾网恭喜珠海市格努科技有限公司申请的专利海底物体监控方法、装置、机器人及存储介质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：CN119322928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411877157.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权海底物体监控方法、装置、机器人及存储介质是由王逸轩;颜靖柯;王奕凯设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本海底物体监控方法、装置、机器人及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种海底物体监控方法、装置、机器人及存储介质，该方法通过获取海底中的海底图像、声呐数据和环境参数；根据环境参数确定海底的可见度，并基于可见度利用预设的膨胀滤波器对海底图像进行除雨操作，得到清晰海底图像；通过深度学习模型对清晰海底图像进行多尺度特征提取，得到海底环境特征集；将海底环境特征集和声呐数据进行时间序列的建模，并利用长短期记忆网络分析建模得到的时间序列进行识别，得到物体的识别结果。以解决现有的海底监控方案存在监控准确度低的问题。

本发明授权海底物体监控方法、装置、机器人及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海底物体监控方法，应用于水下机器人，其特征在于，所述水下机器人上设有多种不同类型的传感器；所述方法包括：获取各所述传感器采集到的海底环境数据，其中所述海底环境数据包括海底图像、声呐数据和环境参数；利用海洋光学模型，基于所述环境参数计算出水中的混合物比例，得到水质透明度，并基于所述水质透明度对光线衰减程度确定海底的可见度；基于所述可见度确定预设的膨胀滤波器的参数，并基于确定参数后的膨胀滤波器对所述海底图像进行除雨操作，得到清晰海底图像；通过深度学习模型对所述清晰海底图像进行多尺度特征提取，得到海底环境特征集，其中，所述深度学习模型包括卷积神经网络和Transformer网络；将所述海底环境特征集和所述声呐数据进行时间序列的建模，并利用长短期记忆网络分析建模得到的时间序列进行识别，得到物体的识别结果；所述基于所述可见度确定预设的膨胀滤波器的参数，并基于确定参数后的膨胀滤波器对所述海底图像进行除雨操作，得到清晰海底图像，包括：将所述可见度映射至预设的模型参数表中，匹配出膨胀滤波器的模型参数，所述模型参数为决定了滤波器在图像上感知邻域大小的膨胀率；基于所述膨胀率调整预设的膨胀滤波器中增强网络层、卷积层和输出层的参数，得到目标膨胀滤波器；将所述海底图像输入至所述增强网络层，对所述海底图像进行图像增强和降噪处理，得到增强海底图像；将所述增强海底图像输入至所述卷积层，对所述增强海底图像进行多维度的卷积计算，并融合多维度卷积后的图像，得到无雨海底图像；将所述无雨海底图像输入至所述输出层，利用预设的加权系数对所述无雨海底图像进行几何、颜色和纹理的误差调整，得到清晰海底图像。

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