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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利水下目标智能电磁探测方法及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：CN121559619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610085447.6，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权水下目标智能电磁探测方法及系统是由刘兰军;迟浩田;陈家林;黎明;李予国;裴建新;李瑞清设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下目标智能电磁探测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水下目标智能电磁探测方法及系统，属于地球物理探测及物体探测技术领域。电磁探测子系统采集水下电磁信号；电磁数据预处理单元将水下电磁数据样本分解为时域信号序列、频域功率谱信号序列和时频功率谱图；时域信号深度学习网络根据时域信号序列，识别是否存在水下目标；频域功率谱信号深度学习网络根据频域功率谱信号序列，识别是否存在水下目标；时频功率谱信号深度学习网络根据时频功率谱图，识别是否存在水下目标；根据时域信号深度学习网络对水下目标的识别结果、频域功率谱信号深度学习网络对水下目标的识别结果、时频功率谱信号深度学习网络对水下目标的识别结果，综合判决生成最终的时频功率谱图标注的水下目标识别结果。

本发明授权水下目标智能电磁探测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水下目标智能电磁探测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集水下电磁信号，获得水下电磁数据及电磁数据样本； S2：将所述电磁数据样本分解为时域信号序列、频域功率谱信号序列和时频功率谱图； S3：将所述时域信号序列输入时域信号深度学习网络，识别所述时域信号序列是否存在水下目标，将所述频域功率谱信号序列输入频域功率谱信号深度学习网络，识别所述频域功率谱信号序列是否存在水下目标，将所述时频功率谱图输入时频功率谱信号深度学习网络，识别所述时频功率谱图是否存在水下目标； S4：根据时域信号深度学习网络对水下目标的识别结果、频域功率谱信号深度学习网络对水下目标的识别结果、时频功率谱信号深度学习网络对水下目标的识别结果，综合判决生成最终的时频功率谱图标注的水下目标识别结果； 步骤S4的综合判决生成最终的时频功率谱图标注的水下目标识别结果，还包括： 若所述时域信号深度学习网络、所述频域功率谱信号深度学习网络、所述时频功率谱信号深度学习网络均识别存在水下目标，则判断为第一强度等级识别目标； 若所述时域信号深度学习网络、所述频域功率谱信号深度学习网络有且只有一个网络识别存在水下目标，且所述时频功率谱信号深度学习网络识别存在水下目标，则判断为第二强度等级识别目标； 若所述时域信号深度学习网络及所述频域功率谱信号深度学习网络均识别不存在水下目标，且所述时频功率谱信号深度学习网络识别存在水下目标，则判断为第三强度等级识别目标； 若所述时域信号深度学习网络及所述频域功率谱信号深度学习网络均识别存在水下目标，且所述时频功率谱信号深度学习网络识别不存在水下目标，则判断为第四强度等级识别目标； 若所述时域信号深度学习网络、所述频域功率谱信号深度学习网络有且只有一个网络识别存在水下目标或均识别不存在水下目标，且所述时频功率谱信号深度学习网络识别不存在水下目标，则判断为无识别目标； 按照所述第一强度等级识别目标、所述第二强度等级识别目标、所述第三强度等级识别目标、所述第四强度等级识别目标和无识别目标的顺序，表示目标识别的准确率逐渐降低。

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