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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种改进加权损失的多模态海上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：CN119851135B 。

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：202510030836.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种改进加权损失的多模态海上目标检测方法是由徐从安;高龙;郭兰图;赵静;林云;吴俊峰;李湉雨;张翔宇;王小飞;周伟;李健伟;吕友彬设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进加权损失的多模态海上目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进加权损失的多模态海上目标检测方法，首先构建目标检测模型，它包括特征学习模块和目标学习模块；目标学习模块包括分割头和检测头。训练时，基于分割掩码标签和分割头预测的分割掩码计算出目标分割损失函数对分割头和特征学习模块的网络参数进行优化，同时基于分割头预测的分割掩码、检测头预测到的检测框以及真实检测框计算目标检测损失函数对检测头和特征学习模块的网络参数进行优化。本发明能够在不需额外标注分割标签的前提下，通过多任务学习的方式，促使模型关注损失大的困难区域，学习泛化性更强的特征，平稳损失的优化过程，有效提升目标检测效果。

本发明授权一种改进加权损失的多模态海上目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进加权损失的多模态海上目标检测方法，其特征在于，步骤包括： 步骤1、构建目标检测模型，所述目标检测模型包括用于从输入的可见光船舶图像和红外船舶图像中学习融合特征的特征学习模块和基于融合特征得到检测结果的目标学习模块； 所述目标学习模块包括分割头和检测头，所述分割头基于融合特征得到用于表示目标位置的分割掩码，所述检测头基于融合特征得到用于表示目标位置的检测框； 步骤2、训练所述目标检测模型；训练样本中包含同一目标的可见光船舶图像和红外船舶图像，还包括用于表示目标位置的真实检测框以及与真实检测框相对应的分割掩码标签；训练时，基于分割掩码标签和分割头所预测分割掩码计算出的目标分割损失函数对分割头和特征学习模块的网络参数进行优化，同时基于分割头预测的分割掩码、检测头预测到的检测框以及真实检测框计算目标检测损失函数对检测头和特征学习模块的网络参数进行优化； 目标检测损失函数的计算方式为： ； 式中，为真实检测框和预测到的检测框取交集后的像素数量，表示预测到的检测框的像素数量减去真实检测框和预测到的检测框取交集后的像素数量之后的差值，为分割头在预测到的检测框中去掉真实检测框和预测到的检测框交集区域后剩余的区域的预测平均损失，和分别为真实检测框和预测到的检测框的像素数量； 的计算方式为： ； 其中，为区域的像素数量，为分割头对输入图像所预测分割掩码的像素数量，为分割掩码中第个像素的概率值；标志位的取值方式为：如果分割掩码中第个像素属于区域则为1，否则为0； 步骤3、将待检测的可见光船舶图像和红外船舶图像输入到训练好的目标检测模型中，将检测头输出的检测框作为检测结果。

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