La niebla marina es un fenómeno natural peligroso que reduce la visibilidad, representando una amenaza para los puertos y la navegación costera, lo que hace crucial la identificación de la niebla marina cercana. El radar de milímetros tiene ventajas significativas sobre los satélites para capturar el clima de niebla marina repentina y localizada. El uso de radar de milímetros para la identificación de la niebla marina aún se encuentra en la etapa exploratoria en los campos operativos. Por lo tanto, este artículo propone un algoritmo de identificación de niebla marina cercana que combina radar de milímetros con múltiples métodos de aprendizaje automático. En primer lugar, se utiliza el Clustering Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido (DBSCAN) para particionar los ecos de radar, seguido del algoritmo de agrupamiento K-means (KMEANS) para dividir las particiones en unidades de reconocimiento. Luego, se utiliza la Red Neuronal Convolucional de Reconocimiento de Niebla Marina (SFRCNN) para clasificar si las unidades de reconocimiento son áreas de niebla marina, y finalmente, se emplea el algoritmo de cobertura de particiones para mejorar la precisión de identificación. Los experimentos realizados utilizando datos de observación de radar de milímetros de la Base de Observación Meteorológica de Pingtan en Fujian, China, lograron una precisión de identificación del 96.94%. Los resultados indican que el algoritmo propuesto funciona bien y amplía las perspectivas de aplicación de dicho equipo en operaciones meteorológicas.