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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品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：CN119888450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510354295.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品是由孙宝山;汤昊霖;张志宏;梁君;杜雨蔚;朱盼盼;刘金泽;瓮梓琰;程鑫设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品，包括：基于RT‑DETR神经网络模型建立神经网络模型；利用经过标注的水面漂浮物图像数据集，对神经网络模型进行训练；利用训练完成的神经网络模型对可能包含水面漂浮物的图像进行识别检测；本发明公开了一种水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品，创新性的使用多分支主干网络，既保证了输入图像的浅层空间特征提取，又能够提取输入图像的全局上下文融合语义特征，并且能够自适应性的高效融合两种类型的特征，有效提高了水面漂浮物识别检测的准确度，并且提高了对各种应用场景的适用性。

本发明授权水面漂浮物的识别检测方法、设备以及产品在权利要求书中公布了：1.一种水面漂浮物的识别检测方法，其特征在于，包括： 建立神经网络模型，且利用经过标注的水面漂浮物图像数据集，对所述神经网络模型进行训练，获得能够识别出水面漂浮物的所述神经网络模型； 利用训练完成的所述神经网络模型对可能包含水面漂浮物的图像进行识别检测； 所述建立神经网络模型包括：基于RT-DETR神经网络模型建立所述神经网络模型，替换所述RT-DETR神经网络模型的主干网络为多分支主干网络后作为所述神经网络模型； 所述多分支主干网络包括：利用浅层空间特征模块提取输入图像的浅层空间特征；利用语义特征模块提取输入图像的上下文融合语义特征；利用融合模块，对所述浅层空间特征以及所述上下文融合语义特征融合后输出； 所述多分支主干网络包括级联堆叠的三个特征提取融合模块： 第一特征提取融合模块，包括：输入图像经HGStem模块提取基础特征后，分别通过C2f模块以及HGBlock模块处理后，输入到对应的LEB模块以及CFB模块，AFA模块融合LEB模块以及CFB模块输出的两种特征后，分别输入到神经网络模型的Neck模块和下一层的第二特征提取融合模块； 第二特征提取融合模块，包括：第一特征提取融合模块输出的融合特征分别输入到LEB模块以及SCFB模块，AFA模块融合LEB模块以及SCFB模块输出的两种特征后，分别输入到神经网络模型的Neck模块和下一层的第三特征提取融合模块； 第三特征提取融合模块，包括：第二特征提取融合模块输出的融合特征分别输入到LEB模块以及CFB模块，多尺度自适应空间注意门MASAG模块融合LEB模块以及CFB模块输出的两种特征后，输入到神经网络模型的Neck模块； 所述LEB模块是由Conv模块和C2f模块级联堆叠组成，包括一个Conv模块和一个C2f模块； 所述CFB模块由一个DWConv模块和一个HGBlock模块级联堆叠组成； 所述SCFB模块由一个DWConv模块和三个HGBlock模块级联堆叠组成。

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