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龍圖騰網獲悉羅普特科技集團股份有限公司;羅普特(廈門)系統集成有限公司申請的專利一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法及系統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：CN114140680B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202111476925.X，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法及系統是由林麗真;彭鷺斌;江文濤;林育良設計研發完成，并于2021-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法及系統，該方法包括：獲取多張圖片作為原始圖像數據并進行邊框和類別標注；對原始圖像數據進行數據增強，新生成的圖片與采集圖片作為訓練圖片；特征提取網絡Darknet53中部分卷積處理層修改為Inception模塊和ResNet模塊，利用修改后的特征提取網絡提取訓練圖片的特征圖；將特征圖送入多尺度檢測網絡中，在特征圖上生成不同尺度、不同寬高比的預測框擬合圖片中的待測目標，多尺度檢測網絡包括有至少四個檢測尺度；采用NMS對預測框進行多余預測框剔除得到待測目標的唯一標識框；對修改后的特征提取網絡、多尺度檢測網絡以及NMS的整個模型進行迭代訓練，最終輸出整個模型。有效提高對小目標的檢測率、減少漏檢現象。

本發明授權一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的海面目標檢測與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S110、獲取多張圖片，作為原始圖像數據，對原始圖像數據中的檢測目標進行邊框和類別的標注；S120、對所述原始圖像數據進行數據增強操作，將新生成的圖片與步驟S110中采集到的圖片一起作為訓練圖片；S130、將特征提取網絡Darknet53中部分卷積處理層修改為Inception模塊和ResNet模塊，并利用修改后的特征提取網絡提取所述訓練圖片的特征圖；S140、將步驟S130提取的特征圖送入多尺度檢測網絡中，在所述特征圖上生成不同尺度、不同寬高比的預測框來擬合圖片中的待測目標，其中，所述多尺度檢測網絡包括有至少四個檢測尺度；S150、采用非極大值抑制NMS對所述預測框進行多余預測框剔除，得到待測目標的唯一標識框；以及S160、重復步驟S130-S150對包括所述修改后的特征提取網絡、多尺度檢測網絡以及非極大值抑制NMS的整個模型進行迭代訓練，最終輸出整個模型。

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羅普特科技集團股份有限公司;羅普特(廈門)系統集成有限公司，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明區軟件園二期望海路59號102單元；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”。