发明专利已授权

一种基于深度多尺度特征因子融合的水下目标检测方法

📄 申请号：CN202210253811.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-03-15

公开号

CN114998603B

公开日

2024-08-16

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_44

IPC 分类号

G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测深度学习图像识别计算机视觉目标检测

应用场景

水下探测, 水下机器人, 海洋工程, 水下安防, 水下搜救

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摘要

本发明公开了一种基于深度多尺度特征因子融合的水下目标检测方法，属于水下目标检测技术领域，包括采集水下目标检测图像，对水下原始图像进行预处理，裁剪成适合网络输入的图像；对水下图像进行数据增强处理并进行标注，扩大算法训练的数据集；构建具有多尺度特征融合、软阈值注意力机制的检测模型，将标注好的图像数据集送进改进Faster RCNN网络模型进行训练；对训练好的水下目标检测模型进行性能评估。本发明提高了算法水下目标特征提取能力，提高了水下目标检测的平均精度，可用于获取水下图像里海产品及其位置。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

改进的Stewart并联机构正运动学参数求解方法

当前第 / 件

驾驶场景注意力量化方法、装置、电子设备及存储介质

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_44)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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