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龙图腾网获悉自然资源部第二海洋研究所申请的专利基于高质量数据集的海域资源特征提取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：CN121256339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511834095.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于高质量数据集的海域资源特征提取方法是由张淼;陈培雄;栗子丰设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高质量数据集的海域资源特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于高质量数据集的海域资源特征提取方法，涉及海域资源识别技术领域，包括如下步骤：获取海域资源的高质量数据集，命名为资源数据集，所述资源数据集包括数据集合和图像集合；对资源数据集内的数据集合进行特征提取，获取海域资源的数据特征；对资源数据集内的图像集合进行特征提取，获取海域资源的图像特征；对数据特征和图像特征进行整合，通过图像特征在海洋内初步筛选海域资源，再根据数据特征对海域资源进行核实；本发明用于解决现有的海域资源识别技术还存在对海域资源的识别不够合理，导致在查找海域资源时过度浪费人力资源和物力资源的问题。

本发明授权基于高质量数据集的海域资源特征提取方法在权利要求书中公布了：1.基于高质量数据集的海域资源特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取海域资源的高质量数据集，命名为资源数据集，所述资源数据集包括数据集合和图像集合； 对资源数据集内的数据集合进行特征提取，获取海域资源的数据特征； 对资源数据集内的图像集合进行特征提取，获取海域资源的图像特征； 对数据特征和图像特征进行整合，通过图像特征在海洋内初步筛选海域资源，再根据数据特征对海域资源进行核实； 对资源数据集内的图像集合进行特征提取，获取海域资源的图像特征包括如下子步骤： 对图像集合中的区域图像进行特征提取，获取海域资源的图像初步特征； 基于不存在海域资源的海面的图像对图像初步特征进行校准，得到图像特征； 对图像集合中的区域图像进行特征提取，获取海域资源的图像初步特征包括如下子步骤： 将区域图像中第i行第j列的像素点标记为PTi,j，将区域图像转换为灰度图像，将PTi,j处的灰度值标记为GVi,j； 获取区域图像所属的资源数据集中的水深，命名为区域深度，以区域深度为横轴，GVi,j为纵轴建立二维坐标系，命名为资源图像分析图，将GVi,j按照区域深度录入资源图像分析图，将资源图像分析图的坐标点命名为资源图像分析点； 对资源图像分析图进行函数回归，将函数回归得到的函数命名为深度灰度关系函数； 获取资源图像分析点与深度灰度关系函数的残差，命名为关系波动值，所述关系波动值即为图像初步特征； 基于不存在海域资源的海面的图像对图像初步特征进行校准，得到图像特征包括如下子步骤： 在海面上随机选取一片不存在海域资源的区域，命名为无资源区域，获取无资源区域的图像，命名为无资源图像； 提取无资源图像的GVi,j，标记为Wi,j，同时获取无资源区域的水深，命名为无资源深度； 将Wi,j按照无资源深度录入资源图像分析图，将Wi,j与无资源深度形成的坐标命名为无资源点； 获取无资源点与深度灰度关系函数的残差，命名为无资源波动值，获取无资源波动值的最小值，命名为无资源波动限值，获取关系波动值的最大值，命名为关系波动限值； 判断无资源波动限值是否大于等于关系波动限值，若是，则将无资源波动限值与关系波动限值的平均值作为图像特征，若否，则执行图像特征校准方案。

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自然资源部第二海洋研究所，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市西湖区保俶北路36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”。

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