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龙图腾网获悉东莞先知大数据有限公司申请的专利一种摩托艇智能检测方法、装置及存储介质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：CN116109997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210952314.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种摩托艇智能检测方法、装置及存储介质是由梁帆设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种摩托艇智能检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种摩托艇智能检测方法、装置及存储介质，用于提高摩托艇检测的准确性。本申请公开的摩托艇智能检测方法包括：根据设定的船只检测模型对监控视频内出现的船只进行检测；对监控视频内出现的船只进行船只特征提取，其中船只特征包括船只位置、船身颜色及船只尺寸特征；根据所述船只特征对所述船只进行轨迹跟踪，得到所述船只的轨迹信息；根据设定的水花区域检测模型得到船只水花信息；根据所述船只的轨迹信息和船只水花信息检测船只是否为摩托艇。本申请还提供了一种摩托艇智能检测装置及存储介质。

本发明授权一种摩托艇智能检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种摩托艇智能检测方法，其特征在于，包括： 根据设定的船只检测模型对监控视频内出现的船只进行检测； 对监控视频内出现的船只进行船只特征提取，其中船只特征包括船只位置、船身颜色及船只尺寸特征； 根据所述船只特征对所述船只进行轨迹跟踪，得到所述船只的轨迹信息； 根据设定的水花区域检测模型得到船只水花信息； 根据所述船只的轨迹信息和船只水花信息检测船只是否为摩托艇； 所述设定的船只检测模型包括： 收集摩托艇图片数据和监控水域过往船只图片数据，对船只类型进行标注，其中船只类型包括摩托艇和非摩托艇； 基于YOLO模型对标注后的船只图片数据进行训练得到设定的船只检测模型； 所述根据所述船只特征对所述船只进行轨迹跟踪，得到所述船只的轨迹信息包括： 根据所述船只的位置特征、船身颜色及船只尺寸特征对所述船只进行轨迹跟踪，得到所述船只的轨迹信息{lxi,lyi}， 其中，lxi,lyi为船只位置特征，且： lxi,lyi＝x2+0.5w2,y2+0.5h2，i表示视频的帧数； 所述根据设定的水花区域检测模型得到船只水花信息包括： 对于任意一帧画面i，使用所述水花区域检测模型检测画面内的水花区域集合{qxj,qyj,qwj,qhj}； 计算每个水花区域的匹配得分gqj； 选取水花区域的匹配得分gqj最大的水花区域作为船只在第i帧画面的船只水花信息wxi,wyi,wwi,whi； 其中， gqj＝g1jc4g2j+g3j 其中，ts1为设定的第一判断阈值，ts2为设定的第二判断阈值，ts3为设定的第三判断阈值，ts4为设定的第四判断阈值，ts5为设定的第五判断阈值，ts6为设定的第六判断阈值，c4为历史数据训练得到的第四修正常数； qxj为水花区域左上角定点的横坐标，qyj为水花区域左上角定点的纵坐标，qwj为水花区域的宽，qhj为水花区域的高，j为水花区域的编号； wxi为水花区域左上角定点的横坐标，wyi为水花区域左上角定点的纵坐标，wwi为水花区域的宽，whi为水花区域的高，i为监控画面帧号； 所述根据所述船只的轨迹信息和船只水花信息检测船只是否为摩托艇包括： 根据所述船只的轨迹信息{lxi,lyi}及所述船只水花信息{wxi,wyi,wwi,whi}，统计轨迹点个数N，计算得到船只速度得分gv； 当船只速度得分gv大于设定的第七判断阈值ts7时，判断检测船只为摩托艇； 其中， gv＝gs+gw c5为历史数据训练得到的第五修正常数，c6为历史数据训练得到的第六修正常数。

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