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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统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：CN119131808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411185032.3，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统是由李江昀;韩杜兵;张天翔;袁立;刘丽;王宏设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶水尺读数技术领域，特别是指一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统，包括：获取现场拍摄的高光谱水尺图像；将所述高光谱水尺图像输入训练完成的高光谱图像特征提取网络，输出三种尺度的特征图；将所述三种尺度的特征图输入多尺度特征融合模块，进行特征融合，输出融合特征；将所述融合特征分别输入训练完成的字符识别网络和水线定位网络，分别输出字符识别结果和水线定位结果；将字符识别结果和水线定位结果输入水尺读数单元，输出所述高光谱水尺图像的水尺读数。本发明可以得到水尺图像的精准读数。

本发明授权一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱多域融合的船舶水尺读数方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取现场拍摄的高光谱水尺图像；S2、将所述高光谱水尺图像输入训练完成的高光谱图像特征提取网络，输出三种尺度的特征图，所述高光谱图像特征提取网络，包括三个级联的高光谱图像特征提取子网络，将所述高光谱水尺图像进行下采样操作后，输入第一个高光谱图像特征提取子网络，输出大尺度特征F1，将所述F1进行下采样操作后，输入第二个高光谱图像特征提取子网络，输出中尺度特征F2，将所述F2进行下采样操作后，输入第三个高光谱图像特征提取子网络，输出小尺度特征F3；S3、将所述三种尺度的特征图F1、F2、F3输入多尺度特征融合模块，进行特征融合，输出融合特征；S4、将所述融合特征分别输入训练完成的字符识别网络和水线定位网络，分别输出字符识别结果和水线定位结果；S5、将所述字符识别结果和水线定位结果输入水尺读数单元，输出所述高光谱水尺图像的水尺读数；其中，所述高光谱图像特征提取子网络，由顺次连接的光谱信息感知模块、空间语义信息感知模块、可学习频率编码器和跨域特征融合模块组成；其中，所述光谱信息感知模块，利用光谱信息能够充分反映物体内部的物理结构、化学成分差异的特点，根据高光谱图像不同波段反射率的差异性，获取不同字符和水线的光谱特征信息；所述空间语义信息感知模块，由空间特征分解单元和空间特征重塑单元构成，所述空间特征分解单元，将具有不同空间信息的特征分离开来，所述空间特征重塑单元，将加权后的两个不同的信息特征充分结合，加强特征信息间的流动，得到空间细化后的特征图，保留了细节特征；所述可学习频率编码器，根据图像中不同物质对不同波长的吸收特性，捕获不同物质的光谱在频域中的微小差异，提取频域细节特征；所述跨域特征融合模块，通过学习不同光谱通道之间的关系，自动获取每个特征通道的重要程度，再为每个通道赋予不同的权重系数，强化重要的特征抑制非重要的特征，并且利用空域信息和频域信息之间的互补关系，加强图像特征的表达和描述，提高模型的表现能力。

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