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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测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：CN115439689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211075136.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法是由于海雁;郭玲设计研发完成，并于2022-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及近岸视觉目标检测技术领域，具体的说是一种能够满足实时监测需求、有效提高检测速率和准确率的基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法，通过端到端预测船舶目标的前景掩码，使模型直接关注于船舶目标的整体特征，对高度相似的局部特征作出区分，从而减弱相似背景特征的干扰。在无语义分割标签仅有边界框标签的弱监督条件下，GMN结合目标掩码预测任务与目标检测任务，通过弱监督的方式在边界框检测的基础上进行了更细粒度的船舶目标语义分割，对目标尺度、朝向、背景、位置的变化具有鲁棒性，实现了更精准的近岸视觉船舶检测，有效提高了视觉船舶检测系统的检测速率，满足了系统实时检测要求。

本发明授权基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立直接引导掩码网络模型，具体为：以anchor-free类型的YOLOX为基线，输入图像在经过主干网络提取特征后，为了进行掩码预测以增强模型对目标与背景相似特征的辨别能力，将第二级降采样率为16的特征输入GuidedMask模块进行目标掩码与背景的分割，为了实现对背景无关特征干扰的抑制，增强对目标的定位能力，将得到的掩码预测与主干网络提取的其它两级特征输入Refining模块进行进一步特征优化，优化后的特征通过FPNFeaturePyramidNetwork进行了语义融合，通过anchor-free检测头对目标的位置与分类进行回归以输出船舶目标的边界框预测结果； 步骤2：训练步骤1中建立的模型，具体为： 步骤2-1：向模型输入图像，对为了使得训练数据数量得到扩充并改善训练样本中存在的尺寸分布不均衡问题，将训练集上的原始图像输入先进行实时数据增强，在训练时每个epoch都进行随机数据增强预处理，对输入的图像进行随机纵横比变换、随机尺寸变换相结合的方式改善目标尺寸分布不均衡的问题，进行随机平移使得目标位置分布多样化以提高模型的定位能力，并通过随机色域变换与随机水平翻转相结合的方式提高模型的鲁棒性与泛化能力； 步骤2-2：将进行数据增强后的图像输入GMN主干网络进行基础特征提取，对提取出的特征依次通过GuidedMask模块进行引导掩码预测使得模型关注船舶目标整体特征与相似背景局部特征作出区分； 步骤2-3：利用引导掩码通过Refining模块对特征进行加权以屏蔽无关背景特征的干扰，并且通过注意力机制增强船舶目标的关键特征； 步骤2-4：对优化后的特征在特征金字塔多尺度融合后进行anchor-free方式的边界框检测，对掩码预测损失、检测损失进行梯度回传和参数优化，根据损失是否收敛判断结果，若收敛则训练完毕，若未收敛则重复训练过程； 步骤3：利用步骤2训练获得的模型进行船舶目标检测。

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