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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍海軍工程大學申請的專利時序多模態船舶振動識別方法與裝置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：CN120431438B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510933387.4，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權時序多模態船舶振動識別方法與裝置是由胡世峰;趙軍;俞翔;肖劍波設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本時序多模態船舶振動識別方法與裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了時序多模態船舶振動識別方法與裝置。該方法包括：獲取船舶振動數據；將船舶振動數據轉化為圖像數據；將圖像數據輸入到訓練好的深度學習網絡模型中進行識別，得到船舶振動數據的識別結果；其中，深度學習網絡模型包括局部特征提取單元、多分支提取單元、特征融合單元、分類器單元；得到船舶振動數據的識別結果的步驟包括：將圖像數據輸入到局部特征提取單元得到第一局部特征圖；將局部特征圖輸入到多分支提取單元中，得到多個特征圖；將多個特征圖輸入到特征融合單元中，得到融合特征圖；將融合特征圖輸入到分類器單元中，得到船舶振動數據的識別結果。本申請能夠提高船舶振動數據的識別結果，提高船舶狀態識別準確度。

本發明授權時序多模態船舶振動識別方法與裝置在權利要求書中公布了：1.一種時序多模態船舶振動識別方法，其特征在于，包括： 獲取船舶振動數據； 根據所述船舶振動數據與圖像的RGB通道的映射關系，將所述船舶振動數據轉化為圖像數據； 將所述圖像數據輸入到訓練好的深度學習網絡模型中進行識別，得到所述船舶振動數據的識別結果； 其中，所述深度學習網絡模型包括局部特征提取單元、多分支提取單元、特征融合單元、分類器單元；所述將所述圖像數據輸入到訓練好的深度學習網絡模型中進行識別，得到所述船舶振動數據的識別結果，包括： 將所述圖像數據輸入到所述局部特征提取單元得到第一局部特征圖；將所述局部特征圖輸入到所述多分支提取單元中，得到多個特征圖；將所述多個特征圖輸入到所述特征融合單元中，得到融合特征圖；將所述融合特征圖輸入到所述分類器單元中，得到所述船舶振動數據的識別結果； 其中，所述多分支提取單元包括第一分支、第二分支與第三分支，所述分類器單元包括第一分類器、第二分類器和第三分類器； 將所述第一局部特征圖輸入到所述多分支提取單元中，得到多個特征圖，包括：將第一局部特征圖輸入到第一分支中得到第二局部特征圖；將第一局部特征圖分別輸入到第二分支、第三分支中得到第一全局特征圖和第二全局特征圖； 將所述融合特征圖輸入到所述分類器單元中，得到所述船舶振動數據的識別結果，包括：將融合特征圖輸入到第一分類器中，得到第一分類結果；將第一全局特征圖輸入到第二分類器中，得到第二分類結果，將第二全局特征圖輸入到第三分類器中，得到第三分類結果；基于第一分類結果、第二分類結果和第三分類結果得到船舶振動數據的識別結果。

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中國人民解放軍海軍工程大學，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市硚口區漢水橋街道解放大道717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”。