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龙图腾网恭喜山东海洋现代渔业有限公司;北京九叁有方物联网科技有限公司申请的专利一种海面垃圾的捕获方法及装置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：CN117495360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311607430.5，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权一种海面垃圾的捕获方法及装置是由杨传印;刘一村;孙明;李俊杰;孙兴瑞;翟珂;杨国华;徐鑫;宋宸宇;孙经烁设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海面垃圾的捕获方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种海面垃圾的捕获方法及装置，方法包括：对指定海域的巡检节点进行深度优先搜索，以获得装置在指定海域的全局覆盖路径进行巡检；获取预置摄像头拍摄的巡检图像并根据预置六轴IMU获取姿态数据，对巡检图像进行图像预处理并对姿态数据进行降噪处理；其中，图像预处理包括：图像增强处理、图像去噪处理；将处理后的巡检图像与姿态数据输入对应的预置识别模型确定检测目标；其中，对应的预置识别模型是基于预处理后的巡检图像进行模糊图像判定后确定的。基于预置的GPS定位器，获取预置海面垃圾捕获装置的实时地理位置，以结合检测目标的位置，进行局部路径规划获得最佳局部路径，实现基于最佳局部路径对检测目标进行捕获。

本发明授权一种海面垃圾的捕获方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种海面垃圾的捕获方法，其特征在于，所述方法包括：对指定海域的巡检节点进行深度优先搜索，获得预置海面垃圾捕获装置在所述指定海域的全局覆盖路径，控制所述预置海面垃圾捕获装置基于所述全局覆盖路径进行巡检；获取预置海面垃圾捕获装置上的预置摄像头拍摄的巡检图像，并基于所述预置海面垃圾捕获装置上的预置六轴IMU获取所述海面垃圾捕获装置的姿态数据，将所述巡检图像进行图像预处理并对所述姿态数据进行降噪处理；其中，所述图像预处理包括：图像增强处理、图像去噪处理；将处理后的巡检图像与处理后的姿态数据输入对应的预置识别模型确定检测目标；其中，所述对应的预置识别模型是基于预处理后的巡检图像进行模糊图像判定后确定的；如果预处理后的巡检图像基于经验模型判断后确定其依然为模糊图像，那么对应的预置识别模型为预置图像补偿模型与预置异物识别模型进行串联后的预置识别模型，如果确定其不是模糊图像那么将预置异物识别模型作为预置识别模型；基于预置海面垃圾捕获装置上预置的GPS定位器，获取所述预置海面垃圾捕获装置的实时地理位置；基于所述实时地理位置与所述检测目标的位置，对所述预置海面垃圾捕获装置进行局部路径规划获得最佳局部路径，以使所述预置海面垃圾捕获装置基于所述最佳局部路径对所述检测目标进行捕获；将处理后的巡检图像与处理后的姿态数据输入对应的预置识别模型确定检测目标之前，所述方法还包括：采集预置识别模型的图像样本与各图像样本所对应的预置海面垃圾捕获装置的姿态数据样本；其中，所述图像样本包括：真实目标图像样本、装置视觉样本；基于所述装置视觉样本与所述姿态数据样本作为训练样本，以对预置生成器网络进行训练学习，并通过更新所述生成器网络的损失函数对所述生成器网络进行迭代训练获得符合要求的生成器网络；其中，所述生成器网络的损失函数为均方误差；基于所述真实目标图像样本与所述姿态数据样本，对预置判别器网络进行训练学习，并通过更新所述判别器网络的交叉熵损失函数，对所述判别器网络进行迭代训练获得符合要求的判别器网络；根据所述符合要求的判别器网络与所述符合要求的生成器网络确定所述预置识别模型中的预置图像补偿模型；基于卷积神经网络模型对所述真实目标图像样本进行学习，以获得预置异物识别模型；其中，所述真实目标图像样本标注有所述检测目标的类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东海洋现代渔业有限公司;北京九叁有方物联网科技有限公司，其通讯地址为：264010 山东省烟台市高新区科技大道69号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。