上海海事大學;武漢理工大學陳信強獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海海事大學;武漢理工大學申請的專利一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115346155B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211000946.9，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法是由陳信強;陳偉平;楊勇生;吳兵;李朝鋒;吳華鋒;鮮江峰設計研發完成，并于2022-08-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法，包括：采集船舶圖像，船舶圖像包括船舶被遮擋的場景圖像和船舶未被遮擋的場景圖像；根據DeepSnake模型和YOLOX模型，對船舶圖像進行檢測，獲取圖像序列中的船舶位置；將船舶位置與DeepSnake模型的檢測結果輸入至YOLOX模型中，獲取船舶的外表輪廓；基于外表輪廓與船舶位置對船舶進行軌跡跟蹤，獲取船舶在圖像序列中的運動軌跡。本發明引入被遮擋狀態的判斷,同時進一步利用卡爾曼算法得到更加精準的船舶軌跡，既提升了從船載監控視頻數據中提取船舶航行軌跡的精度，同時也提升了在復雜海況場景下的魯棒性。
本發明授權一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法在權利要求書中公布了：1.一種面向視覺特征非連續性干擾的船舶圖像航跡提取方法，其特征在于，包括： 采集船舶圖像，所述船舶圖像包括：船舶被遮擋的場景圖像和船舶未被遮擋的場景圖像； 利用DeepSnake模型第一階段的目標檢測網絡部分對所述船舶圖像進行檢測，獲得船舶特征圖和所述船舶的第一初步船舶位置群； 根據所述YOLOX模型對所述船舶圖像進行檢測，獲取所述船舶的第二初步船舶位置群； 對所述第一初步船舶位置群與所述第二初步船舶位置群進行融合，獲取船舶位置； 將所述船舶位置映射至所述船舶特征圖上進行結合，利用DeepSnake模型第二階段的輪廓提取網絡部分對映射結合結果進行輪廓提取，獲得所述外表輪廓； 基于所述外表輪廓與所述船舶位置對所述船舶進行軌跡跟蹤，獲取所述船舶在圖像序列中的運動軌跡。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海海事大學;武漢理工大學，其通訊地址為：201306 上海市浦東新區海港大道1550號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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