中国海洋大学王柘获国家专利权
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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型及方法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：CN117975251B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410156535.1，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型及方法是由王柘;郑冰;张沁悦;李继哲设计研发完成，并于2024-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型及方法，属于水下目标图像增强及检测技术领域，主要提出了一种结合深度学习和2D直方图均衡化技术的水下目标检测方法，该方法首先引入ResNet模型，对颜色转换和图像细节的深度增强，然后，应用2D直方图均衡化技术，进一步提升图像的对比度和清晰度，这一过程不仅优化了色彩和细节处理，还提高了目标检测的准确率和效率，最后采用FasterR‑CNN对目标进行检测。通过结合ResNet、2D直方图均衡化、FasterR‑CNN等多个因素，大幅提升了水下图像的目标检测质量。
本发明授权一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水下图像增强的高精度目标检测模型，其特征在于：包括依次连接的ResNet网络模块、2D直方图均衡化模块和FasterR-CNN目标检测模块；所述ResNet网络模块使用数据集Dataset进行训练，学习和提取更为复杂的图像特征；将16个残差块堆叠在一起，形成深层网络结构，并在模型最后一层设置为一个卷积层，其输出的尺寸和通道数与输入图像相同，确保输出的就是增强后的图像，完成对颜色转换和图像细节的深度增强；所述2D直方图均衡化模块，应用2D直方图均衡化技术，对ResNet网络模块增强后的图像帧，进一步提升图像的对比度和清晰度；所述FasterR-CNN目标检测模块，使用ResNet网络模块和2D直方图均衡化模块联合增强后的图像构建数据集，并对其进行训练，用于对待检测图像进行分类检测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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