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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種基于神經網絡與集成學習的水下地形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：CN114926727B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202210391456.X，技術領域涉及：G06V20/05；該發明授權一種基于神經網絡與集成學習的水下地形提取方法是由程亮;楚森森;程儉;張雪東;吳潔;劉東閣;左瀟懿;薛清仁設計研發完成，并于2022-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡與集成學習的水下地形提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經網絡與集成學習的水下地形提取方法，該方法包括以下步驟：采用數字圖像處理技術并結合目視解譯輔助的方式，對遙感影像數據集進行預處理，并將預處理后的遙感影像和訓練樣本作為輸入數據集；構建基于BP神經網絡算法的子學習器，對BP神經網絡算法進行訓練，并利用訓練好的神經網絡模型對若干水深反演結果進行生成；基于最小離群度方法確定集成策略；將整個研究區的水深反演結果集進行集成，并對集成后的水下地形圖進行精度評估。實現高精度淺海水下地形；通過神經網絡與集成學習算法的結合，解決了傳統BP神經網絡算法在水深反演過程中的魯棒性較差問題，進一步提升了水深反演精度和可靠性。

本發明授權一種基于神經網絡與集成學習的水下地形提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡與集成學習的水下地形提取方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1、預處理：采用數字圖像處理技術并結合目視解譯輔助的方式，對遙感影像數據集進行大氣校正、水陸分離及均值濾波的預處理，并將預處理后的遙感影像和訓練樣本作為輸入數據集；S2、構建子學習器：構建基于BP神經網絡算法的子學習器，對BP神經網絡算法進行訓練，并利用訓練好的神經網絡模型對若干水深反演結果進行生成；S3、集成策略：基于最小離群度方法確定集成策略；S4、水深反演結果集成：將整個研究區的水深反演結果集進行集成，并對集成后的水下地形圖進行精度評估；所述S3中基于最小離群度方法確定集成策略時，每個子學習器均會產生一個水深反演結果，即在每個地理位置上，均產生一個水深反演結果集S＝{d1，d2，…，dl，…，dL}，其中，L為子學習器數量，dl表示第l個反演的水深值，最小離群度的離群度數學公式為： 式中，ODl表示水深值dl的離群度，ODl的值域范圍為[0，1]，ODl越大，表示dl與其他水深值的差異越大，即表示dl的離群程度越大，越有可能是噪聲；所述S3中的集成策略還包括以下步驟：計算每一個反演結果的離群度，且反演結果S＝{d1，d2，d3，…，dL}的離群度為{OD1，OD2，OD3，…，ODL}；找出最小離群度對應的水深值，且設定最小離群度及其所對應編號p為ODp＝min{OD1，OD2，OD3，…，ODL}，p∈{1，2，3，…，L}，同時將擁有最小離群度的水深值組成新的結果集S‘＝{dp}；新的結果集包含元素數量為N，若N1時，則對S‘＝{dp}求平均值，并將平均值作為集成后水深結果；若新的結果集僅包含1個元素，即N＝1時，則將新的結果集dp作為集成后水深結果。

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南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163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”。