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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学申请的专利一种适用于极地无人艇的目标识别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：CN119295712B 。

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：202411804195.5，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种适用于极地无人艇的目标识别方法是由张磊;张健;张博宇;庄佳园;刘涛;鲁阳;薛彦卓;张心悦设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于极地无人艇的目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种适用于极地无人艇的目标识别方法，涉及目标识别技术领域，方法包括获取极地无人艇目标区域的图像数据和环境数据，其中，环境数据包括气象数据和障碍数据；提取图像数据的客观指标，并根据气象数据、障碍数据和客观指标，确定识别影响参数；根据识别影响参数，分割图像数据，生成至少一个缺陷图像和至少一个正常图像；根据识别影响参数，确定每个缺陷图像的缺陷类型，其中缺陷类型包括遮挡缺陷和清晰度缺陷；根据遮挡补偿图像和或清晰度补偿图像，以及所有正常图像，生成待识别图像数据，并根据待识别图像数据，采用目标识别技术，生成目标识别结果。通过本发明的方法，可以提高目标识别的精度。

本发明授权一种适用于极地无人艇的目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于极地无人艇的目标识别方法，其特征在于，包括：获取极地无人艇目标区域的图像数据和环境数据，其中，所述环境数据包括气象数据和障碍数据；提取所述图像数据的客观指标，并根据所述气象数据、所述障碍数据和所述客观指标，确定识别影响参数；根据所述识别影响参数，分割所述图像数据，生成至少一个缺陷图像和至少一个正常图像；根据所述识别影响参数，确定每个所述缺陷图像的缺陷类型，其中，所述缺陷类型包括遮挡缺陷和清晰度缺陷；对于所述遮挡缺陷，采用图像定位技术，确定所述遮挡缺陷的空间定位，根据所述空间定位和所述障碍数据，确定图像采集点位，并根据所述图像采集点位，获取遮挡补偿图像；对于所述清晰度缺陷，获取与清晰度缺陷空间对应的多源信息数据，并采用多模态融合技术，将所述多源信息数据整合为清晰度补偿图像，其中，所述清晰度缺陷空间为所述目标区域内与所述清晰度缺陷对应的空间；根据各个所述缺陷图像对应的所述遮挡补偿图像和或所述清晰度补偿图像，以及所有所述正常图像，生成待识别图像数据，并根据所述待识别图像数据，采用目标识别技术，生成目标识别结果；所述根据所述气象数据、所述障碍数据和所述客观指标，确定识别影响参数，包括：分割所述图像数据，得到至少一个子图像数据，其中，每个所述子图像数据的尺寸均为第一预设尺寸；根据所述客观指标和预设客观阈值，确定每个所述子图像数据的第一识别影响参数；根据所述气象数据和所述障碍数据，采用影响公式，确定第二识别影响参数，所述影响公式包括： ；其中，I为所述第二识别影响参数，，，，和均为归一化系数，，，和均为常数，V为所述气象数据的能见度数据，L为所述气象数据的光照强度数据，为所述障碍数据，为所述气象数据的风速数据，为所述气象数据的风向数据；整合所述第一识别影响参数和所述第二识别影响参数，确定每个所述子图像数据的所述识别影响参数；所述根据所述识别影响参数，确定每个所述缺陷图像的缺陷类型，包括：对所述缺陷图像进行灰度处理，得到缺陷灰度图像；根据所述缺陷灰度图像，采用清晰度评估公式，得到清晰度评分，所述清晰度评估公式包括： ；其中，为第ｉ个所述缺陷图像的清晰度评分，M为第ｉ个所述缺陷图像的像素点总数，为第ｉ个所述缺陷图像中像素点的所述缺陷灰度图像的灰度值，为第ｉ个所述缺陷图像中所述像素点的所述缺陷灰度图像经过高斯处理的灰度值；采用边缘检测技术，提取所述缺陷图像内的边缘点，并根据所述缺陷灰度图像、所述边缘点和遮挡评估公式，得到遮挡评分，所述遮挡评估公式包括： ；其中，为第ｉ个所述缺陷图像的遮挡评分，为调节参数，为第ｉ个所述缺陷图像中边缘点的所述缺陷灰度图像的灰度值，为所述边缘点邻近区域的平均灰度值；根据所述清晰度评分和所述遮挡评分，确定所述缺陷类型。

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哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地;哈尔滨工程大学，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城百泰产业园四号楼四楼A129区；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”。