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龙图腾网恭喜武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位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：CN119963649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510443509.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位方法是由陈亚雄;叶正泽;龚腾飞;熊盛武设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位方法，属于海洋船舶救援定位技术领域，包括：收集照片数据，对污染元素进行特征提取，与照片数据拟合成数据集；基于多尺度线性注意力解耦头，解耦细粒度分类特征和细粒度回归特征；利用小波变换特征捕获底层纹理信息，与解耦头的特征对齐；提出损失函数，训练模型，计算总的损失函数值，进行反向传播，通过选定的优化器和相应参数进行优化，得到最终船舶定位模型。本发明引入多尺度线性注意力解耦头、小波变换特征分解空间语义对齐模块和渐进式强化学习损失函数细粒度模块，提升方法的细粒度学习能力，提升模型的检测能力和鲁棒性，最终提高恶劣天气船舶定位准确率和效率。

本发明授权基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位方法，其特征在于，包括： S1）收集海洋遥感船舶定位和海洋恶劣天气遥感卫星的照片数据，构建恶劣天气下的海洋船舶定位数据集； S2）借助污染元素生成模块，针对污染元素进行特征提取，并与海洋遥感船舶定位照片进行拟合，生成数据分布不同的污染图像数据集； S3）基于区域提议网络的多尺度线性注意力解耦头，将含有分类特征与边界回归特征相关的特征作为输入特征，解耦输出为细粒度分类特征X cls 和细粒度回归特征X reg ； S4）基于小波变换特征分解空间语义对齐模块WTFD，利用小波变换特征捕获底层纹理信息，并与解耦头进行特征对齐，经过FPN空间对齐的特征X的第N层特征与X cls 和X reg 的第N-1层特征进行空间语义信息对齐； S5）基于渐进式强化损失函数，通过迭代强化学习提升难定位类别的定位能力； S6）将污染图像数据集进行训练，输入步骤S3和步骤S4中，再计算总的损失函数值，进行反向传播，通过选定的优化器和相应参数对连接权重进行优化，得到基于恶劣天气自适应细粒度海洋船舶救援定位模型。

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武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；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”。