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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司四川省分公司申请的专利一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺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：CN121747090B 。

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：202610230984.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺识别方法是由刘云;王河;翟丽萍;吴昊;吴霞;刘国江设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，涉及一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺识别方法，包括：获取水库水尺的光波状态特征矩阵和偏振特征图；基于偏振特征图，对水库水尺的待检测图像进行自校正光照感知增强预处理，得到预处理图像；通过偏振双域特征解耦网络对多种偏振角度下的偏振强度图和偏振特征图进行解耦，得到重建图像；构建异构目标集成优化框架，并通过异构目标集成优化框架对透射分量进行处理，得到绝对水位测量值。通过这种端到端的联合优化，有效避免了传统分步式处理带来的误差累积效应，最终实现了在强反光、极端光照等恶劣条件下对不同类型水尺进行精确、通用且高鲁棒性的自动化水位识别功能。

本发明授权一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏振成像与异构目标集成的水库水尺识别方法，其特征在于，包括： S1：基于采集的多种偏振角度下的偏振强度图，获取水库水尺的光波状态特征矩阵和偏振特征图； S2：基于偏振特征图，对水库水尺的待检测图像进行自校正光照感知增强预处理，得到增强图像和校正图像，并基于增强图像和校正图像构建预处理损失函数；预处理损失函数为： ； 其中，为预处理损失；为弱光增强权重；为弱光增强损失；为强光校正权重；为强光校正损失；为几何轮廓保持权重；为几何轮廓保持损失； 弱光增强模块的弱光增强损失为： ； 其中，为弱光增强损失；为映射权重；为映射损失；为多层级语义特征一致性权重；为多层级语义特征一致性损失；为光强梯度约束权重；为光强梯度约束损失； 强光校正模块的强光校正损失为： ； 其中，为强光校正损失；为第一校正权重；为校正图像；为目标图像；k为尺度变量；为L1范数；为第二校正权重；为在第k个尺度下提取的特征； 几何轮廓保持损失为： ； 其中，为几何轮廓保持损失；SSIM为结构相似性指标；为预处理图像，包括增强图像和校正图像；P为偏振特征图； S3：构建偏振双域特征解耦网络，通过偏振双域特征解耦网络对多种偏振角度下的偏振强度图和偏振特征图进行解耦，得到透射分量和反射分量，并基于透射分量和反射分量，构建特征解耦损失；偏振双域特征解耦网络包括透射预测域和反射预测域，透射预测域和反射预测域互相进行跨域特征解耦引导，分别生成透射分量和反射分量；偏振双域特征解耦网络的映射关系为： ； 其中，T为水尺背景的透射分量；R为水面反光的反射分量；为偏振双域特征解耦网络；I为输入图像；P为偏振特征图； 通过在偏振双域特征解耦网络的不同层级嵌入特征注意力引导模块实现跨域特征解耦引导；特征注意力引导模块的作用为： ； 其中，为透射预测中提取的特征图；AGM为特征注意力引导模块；为反射预测流中提取的特征图；为经过AGM模块处理后优化或重加权的输出特征图； 特征解耦损失为： ； ； 其中，为特征解耦损失；为重建损失；为局部结构纹理一致性权重；为局部结构纹理一致性损失；为结构权重；为结构损失；为L1范数；I为输入图像；T为预测的透射分量；R为预测的反射分量； S4：构建异构目标集成优化框架，并通过异构目标集成优化框架对透射分量进行处理，得到绝对水位测量值；异构目标集成优化框架包括共享特征编码器、任务感知解码器和水位计算与输出模块；异构目标集成优化框架将水尺识别的主任务模块与辅助任务模块进行端到端的联合优化；主任务模块包括水尺刻度线的定位分割、水尺数字的序列文本识别以及水面线的检测；辅助任务模块包括光照增强校正、偏振反射分离和尺度超分辨率；异构目标集成优化框架的数学表达式为： ； 其中，为联合损失函数；为偏振反射分离网络的总损失，为光照感知增强模块的总损失，为尺度归一化超分辨率模块的损失，为量纲一致性感知的自监督损失，为最终的水位识别任务损失；为偏振反射分离网络总损失的权重系数；为光照感知增强模块总损失的权重系数；为尺度归一化超分辨率模块损失的权重系数；为量纲一致性感知损失的的自监督损失的权重系数；为最终的水位识别任务损失的权重系数。

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