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龙图腾网恭喜交通运输部水运科学研究所;水科院海洋科技(天津)有限公司;山东港源管道物流有限公司申请的专利一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及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：CN119557750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510134560.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及方法是由白景峰;于航;王加辉;孙庆峰;周鑫;李雪;崔耀文;梁吉凯;任旭阳;张广鹏;柳耀巍设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于油管监测技术领域，本发明公开了一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及方法，包括数据获取模块，用于获取游轮油管状态监测数据；数据处理模块，用于对获取的游轮油管状态监测数据进行预处理，得到油管状态综合特征数据集；溢油风险预测模块，用于根据油管状态综合特征数据集训练获取溢油风险评估模型，基于溢油风险评估模型，预测得到油管溢油风险率；根据油管溢油风险率，判断游轮油管是否存在溢油风险；溢油预警模块，若游轮油管存在溢油风险，则对溢油风险进行分级预警，并触发相应的报警指令；溢油源追踪模块，用于获取油管空间位置数据，结合油管视频监控数据对溢油位置进行定位；实现对游轮油管状态的全面监测和高效管理。

本发明授权一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的游轮油管溢油监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取游轮油管状态监测数据；数据处理模块，用于对获取的游轮油管状态监测数据进行预处理，得到油管状态综合特征数据集；所述预处理的方法包括使用改进局部傅里叶变换对油管参数数据进行特征提取，得到油管参数特征数据集，具体包括：获取h时间内连续的油管参数数据xh＝[xh1,xh2,...,xhM]；其中，h1,h2,...,hM为等间隔的时间戳；h为时间戳；M为时间戳的总数；预设重叠时间窗口长度为K，定义重叠时间窗口的重叠率为θ，将油管参数数据xh划分为n个重叠时间窗口，则每个重叠时间窗口的起始时间间隔为Ks＝K·1-θ；其中，Ks为每个重叠时间窗口的起始时间间隔；通过重叠调整公式对重叠时间窗口的重叠率θ进行动态设计调整，重叠调整公式为：其中，G为油管参数数据的维度；K为重叠时间窗口长度；σ为控制重叠率动态范围的调节因子；所述预处理的方法还包括对油管视频监控数据进行特征提取，得到油膜扩散图像特征数据集，具体包括：S51、使用视频处理库OpenCV中的库函数逐帧读取油管视频监控数据中的图像；预设油管视频监控数据中共有T帧图像，预设第t帧图像在空间坐标a,b处的像素值为Ita,b；其中，a和b分别为图像的空间横纵坐标；t为图像帧的索引，取值范围从1到T；S52、预设分割阈值，通过阈值分割函数对图像进行分割，将油膜区域与背景区域分离，阈值分割函数为：其中，1表示油膜区域；0表示背景区域；B为分割阈值；通过自适应阈值调整公式对分割阈值B进行动态调整，自适应阈值调整公式为：其中，B′为动态调整后的分割阈值；N为图像的总像素点数；T为图像的总帧数；β为控制图像的总像素点数对分割阈值的影响因子；η为控制图像的总帧数对分割阈值的影响因子；S53、通过Canny边缘检测进一步提取油膜区域的边缘Eta,b，其中，Eta,b为对第t帧图像中每个像素点进行Canny边缘检测的结果；通过形态学操作改善分割效果，去除噪声和连接油膜区域，得到油膜区域图像Mta,b；根据油膜区域的油膜扩散过程，通过扩散速度计算公式计算油膜的扩散速度；通过空间梯度计算公式计算油膜浓度的空间梯度，估算油膜的扩散方向；提取油膜区域、油膜的扩散速度和油膜的扩散方向特征，组成油膜扩散图像特征数据集；溢油风险预测模块，用于根据油管状态综合特征数据集训练获取溢油风险评估模型，基于溢油风险评估模型，预测得到油管溢油风险率；根据油管溢油风险率，判断游轮油管是否存在溢油风险；溢油预警模块，若游轮油管存在溢油风险，则对溢油风险进行分级预警，并触发相应的报警指令；溢油源追踪模块，用于获取油管空间位置数据，结合油管视频监控数据对溢油位置进行定位，并上传溢油位置至溢油智能监测终端，提醒相关人员采取应对措施；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接，实现模块间的数据传输。

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