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龍圖騰網獲悉國家海洋局東海信息中心(國家海洋局東海檔案館)申請的專利基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別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：CN119206630B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411712410.9，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別方法是由張峰;孫賾;戴文娟;高靜霞;黃雅馨;金瑩瑩設計研發完成，并于2024-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別方法，屬于海洋環境監測領域，其具體包括：獲取海洋環境數據、滸苔區域的圖像及視頻數據，并進行預處理生成圖像集；利用預訓練的深度學習模型提取特征點，通過特征匹配算法獲得匹配點對集；基于匹配點對集，利用相機姿態估計方法和三維點重建算法生成初步三維點云模型，并通過仿射光束平差法優化得到最優三維點云模型；基于最優三維點云模型計算植被指數NDVI、NR?B和NDWI值，提取并分類滸苔區域；提高了滸苔監測的準確性、效率和實時性。

本發明授權基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別方法在權利要求書中公布了：1.基于ABA技術的三維滸苔實時監測與識別方法，其特征在于，包括：步驟S1：獲取海洋環境數據、滸苔區域的圖像及視頻數據，并進行預處理，生成滸苔區域圖像集；步驟S2：對于不同的滸苔區域圖像，利用預訓練的深度學習模型自動提取每個滸苔區域圖像的特征點，并使用特征匹配算法對特征點進行特征匹配，獲得匹配點對集；步驟S3：基于匹配點對集，利用初始的相機姿態估計方法和三維點重建算法，生成初步的三維點云模型，并使用ABA優化算法對初步的三維點云模型進行優化，獲得最優三維點云模型；步驟S4：從最優三維點云模型中的滸苔數據，計算每個像素的植被指數NDVI、NR-B和NDWI值，根據NDVI、NR-B和NDWI值提取滸苔區域，并對提取的滸苔區域的滸苔進行分類；所述步驟S3的具體步驟包括：S3.1：獲取匹配點對集，從中選取至少8對點，根據八點法原理，構建線性方程組，通過求解線性方程組，得到基礎矩陣的初始解，其中，A表示匹配點對構造的矩陣，f表示基礎矩陣的向量其中，表示第c個匹配點對；S3.2：根據基礎矩陣的初始解，生成初始基礎矩陣，使用SVD算法對初始基礎矩陣進行強制秩為2的約束處理，獲得滸苔區域圖像和之間的基礎矩陣；S3.3：根據基礎矩陣和已知的相機內參，利用三角測量方法從g個滸苔區域圖像的匹配點對中恢復出三維點的坐標，并將通過三角測量得到的三維點的坐標組合成初步的三維點云模型，其中，，N表示滸苔區域圖像的數量；所述步驟S3的具體步驟還包括：S3.4：基于初步的三維點云模型和滸苔區域圖像特征點，構建一個優化問題，并使用ABA優化算法求解優化問題，公式為： ；其中，E表示重投影誤差，表示魯棒損失函數，表示觀測到的滸苔區域圖像點，u表示觀測到的滸苔區域圖像的橫坐標索引，v表示觀測到的滸苔區域圖像的縱坐標索引，t表示時間索引，表示預測模型的投影函數，表示相機內參矩陣，表示相機姿態，表示三維點坐標，表示相機畸變參數，表示時間偏移量，、表示正則化參數，表示相機內參變化，表示三維點位置變化，表示*的范數；S3.5：通過比較優化前后的重投影誤差和評估優化效果，根據評估結果，獲得最優三維點云模型，表示第k個初步匹配點對最近鄰距離與次近鄰距離的比值；所述S3.3的具體步驟包括：S3.31：獲取步驟S3.2中的基礎矩陣，對于每個，通過計算，將滸苔區域圖像的二維圖像坐標轉換為三維空間中的射線，其中，表示匹配點對在滸苔區域歸一化圖像上的橫坐標索引位置，表示匹配點對在滸苔區域歸一化圖像上的橫坐標索引位置，表示基礎矩陣，表示非零常數；S3.32：使用最小二乘法求解射線的交點，獲得三維點的坐標，并將獲得的三維點存儲在一個數據結構中。

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國家海洋局東海信息中心(國家海洋局東海檔案館)，其通訊地址為：200136 上海市浦東新區金橋路1168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”。