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龙图腾网恭喜广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所;自然资源部第三海洋研究所申请的专利一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、设备及介质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：CN119355831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411920716.3，技术领域涉及：G01V8/10；该发明授权一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、设备及介质是由王嘹亮;吴奕彪;刘晶晶;赵若思;付玉通;郭旭东;吴刚;路东宇;陆天启;李学林;邵长高;温明明;陶军设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、电子设备及存储介质，该方案通过获取带探测区域的海底环境数据和增强高光谱数据，根据海底环境数据和增强高光谱数据构建原始数据集，根据原始数据集和训练好的识别网络模型进行计算，得到待探测区域的预测概率值集；根据计算得到的预测概率值集和预设阈值确定待探测区域是否为有文物区域。利用光谱对海底进行探测，通过海底物质和文物对光谱的反射进行探测，无声波振动对文物的损伤，同时考虑海底环境对光谱传输的影响，实现对海底的无噪声污染探测；本发明实施例可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱的海底文物探测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待探测区域的海底环境数据和增强高光谱数据；根据所述海底环境数据和所述增强高光谱数据构建原始数据集，根据所述原始数据集构建第一动态图数据；其中，所述第一动态图数据包括节点特征和第一邻接矩阵；根据第一预设公式对所述第一动态图数据进行节点特征更新，得到节点特征集；根据第二预设公式和所述节点特征集进行计算，得到非归一化注意力系数集；根据所述非归一化注意力系数集和第三预设公式进行计算，得到归一化系数集；根据所述节点特征集和第一预设函数进行计算，确定矩阵参数调整值集；根据所述矩阵参数调整值集对所述第一邻接矩阵进行参数更新，得到第二邻接矩阵；其中，所述第一预设函数为， 其中，为第i个节点在时间步t+1的特征，是激活函数，为模型对第i个节点在时间步t的可学习权重矩阵，为第i个节点在时间步t的特征，N为与第i个节点在时间步t连接的邻居节点的数量，为在时间步t相连的节点i和节点j之间的注意力系数，表征节点j对节点i的影响力，为模型对第j个连接的邻居节点在时间步t的可学习权重矩阵，为第j个连接的邻居节点在时间步t的特征；所述第二预设公式为， 其中，为第i个节点在时间步t与第j个相连的邻居节点的非归一化注意力系数，为激活函数，为注意力机制的可学习参数向量的转置向量，和分别为第i个节点在时间步t与第j个相连的邻居节点的节点特征，为模型在时间步t的可学习权重矩阵，为向量连接操作；所述第三预设公式为， 其中，为归一化值，为第i个节点在时间步t与第j个相连的邻居节点的注意力系数，为第i个节点在时间步t与所有相连的邻居节点的注意力系数之和；所述第一预设函数为， 其中，为矩阵参数调整值，为时间t时节点i的特征向量，为时间t时节点j的特征向量，为时间t时节点i的特征向量的范数，为时间t时节点j的特征向量的范数；根据所述节点特征集、所述归一化系数集和所述第二邻接矩阵对所述第一动态图数据进行数据更新，并将当前更新次数与预设迭代次数进行比较；若所述当前更新次数小于所述预设迭代次数，返回执行所述根据第一预设公式对所述第一动态图数据进行节点特征更新，得到节点特征集，直至所述当前更新次数等于所述预设迭代次数；若所述当前更新次数等于所述预设迭代次数，根据第四预设公式和最后一次更新的第一动态图数据进行计算，得到概率值集；其中，所述第四预设公式为， 其中，为第i种文物探测的概率，为激活函数，为全连接层的权重矩阵，为模型最后一次更新得到的动态图节点特征；根据所述概率值集与预设阈值确定有文物区域。

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广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所;自然资源部第三海洋研究所，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区裕民路2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”。