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龙图腾网恭喜中山大学;南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)申请的专利一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线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：CN114140484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111406940.7，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线提取方法是由黄凯;张子权;单云霄;苗建明设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线提取方法。通过对垂直梯度下的图像边缘增强，过滤一些无关的竖直线段，接着对直线进行抽样取点，得到边界的候选点，同时保留了直线的方向信息，根据边界的候选点提取出候选点周围的图像区块，通过对边界点周围的图像特征信息来判断该边界为海天线或是其他对象的边缘。利用含有海天线的图像块以及只有背景信息的图像块对卷积神经网络进行训练，使得该网络能够学习到海天线特征，在对边界候选点过滤的操作中有效区分海天线图像块与背景信息图像块，在RANSAC直线拟合中，考虑了拟合直线与拟合点的欧氏距离以及直线方向与拟合点从直线中抽样所保留的方向信息，使得最终拟合的海天线精度更高，更具鲁棒性。

本发明授权一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光电传感器的高鲁棒性海天线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过光电传感器提取视觉图像信息，通过Sobel算子，对图像的Sobel垂直梯度进行计算，根据梯度对图像中的场景边缘进行边缘锐化；S2.对边缘增强后的图像数据通过LSD直线检测操作，寻找图像中梯度变化大的像素，合并相似像素，得到一系列的直线段；S3.在所提取的直线中，过滤短直线，进行抽样取候选点，同时保存的候选点具有所在直线的方向信息；S4.对图像按所设定的大小区块进行划分，得到不同区块上候选点的分布及数量，将包含候选点超过所设定数量的区块记为感兴趣区域ROI；S5.卷积神经网络作二分类任务对图像上所有感兴趣区域划分为海天线区域与背景区域，从而对存在于背景区域中的候选点进行过滤；S6.通过步骤S5得到分布在海天线附近的控制点，用RANSAC采用随机抽样验证的方法，拟合出的直线即为海天线；其中，所述的LSD直线检测方法首先计算每个像素的水平线角度以构成一个水平线场，这些水平线场被分隔为连通的若干部分，其中方向近似且在容忍度τ内的，得到一系列区域，这些区域即为连通域；所述的连通域就是一组连通像素，是直线段的候选，对于整个线段连通域，计算该组像素的最小外接矩阵，如果矩形中的像素的水平线角度与最小外接矩形的主方向的角度差在容忍τ内的话，那么这个点被称作同性点；通过统计最小外接矩形内的所有像素数n和其内的同性点个数k，用来判定这个连通域，即该组连通像素是否是一个直线段；所述的步骤S6中的验证方法包括以下步骤：随机假设部分局内点为初始值；然后用此局内点拟合一个模型，此模型适应于假设的局内点，所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出；用上一步得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点，将局内点扩充；然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为此模型仅仅是在初始的假设的局内点估计的，后续有扩充后，需要更新；最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型；重复执行以上流程到一定次数，最后模型达到一定精度停止或是迭代次数完毕后因为无法达到精度要求而停止。

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中山大学;南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。