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龍圖騰網(wǎng)獲悉羅普特科技集團(tuán)股份有限公司;羅普特(廈門)系統(tǒng)集成有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測與識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114140680B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111476925.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測與識別方法及系統(tǒng)是由林麗真;彭鷺斌;江文濤;林育良設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測與識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測與識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多張圖片作為原始圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行邊框和類別標(biāo)注；對原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，新生成的圖片與采集圖片作為訓(xùn)練圖片；特征提取網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)提取訓(xùn)練圖片的特征圖；將特征圖送入多尺度檢測網(wǎng)絡(luò)中，在特征圖上生成不同尺度、不同寬高比的預(yù)測框擬合圖片中的待測目標(biāo)，多尺度檢測網(wǎng)絡(luò)包括有至少四個檢測尺度；采用NMS對預(yù)測框進(jìn)行多余預(yù)測框剔除得到待測目標(biāo)的唯一標(biāo)識框；對修改后的特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度檢測網(wǎng)絡(luò)以及NMS的整個模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，最終輸出整個模型。有效提高對小目標(biāo)的檢測率、減少漏檢現(xiàn)象。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)檢測與識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的海面目標(biāo)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(shù)據(jù)，對原始圖像數(shù)據(jù)中的檢測目標(biāo)進(jìn)行邊框和類別的標(biāo)注；S120、對所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)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(xùn)練圖片；S130、將特征提取網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)提取所述訓(xùn)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(wǎng)絡(luò)中，在所述特征圖上生成不同尺度、不同寬高比的預(yù)測框來擬合圖片中的待測目標(biāo)，其中，所述多尺度檢測網(wǎng)絡(luò)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(yù)測框進(jìn)行多余預(yù)測框剔除，得到待測目標(biāo)的唯一標(biāo)識框；以及S160、重復(fù)步驟S130-S150對包括所述修改后的特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度檢測網(wǎng)絡(luò)以及非極大值抑制NMS的整個模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，最終輸出整個模型。

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