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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于YOLOv5的水下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：CN115984681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211606325.5，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于YOLOv5的水下目标检测方法是由刘福才;温个;李绍宝设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5的水下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv5的水下目标检测方法，包括如下步骤：获取水下特定目标的初始数据集；对初始数据集进行增强，用以增加初始数据集的数量，得到扩充数据集；利用CA模块对主干网络里的部分C3模块进行改进；将SE注意力模块加入到主干网络的特定位置上；采用基于无锚盒的检测头对输入的图像进行检测；将扩充数据集输入到YOLOv5模型中，进行训练；用训练好的YOLOv5模型对水下图像进行检测。本发明能够保证在不大幅度降低检测速度的前提下，在复杂的水下环境中，提高检测模型对多种特定目标的检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv5的水下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的水下目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、获取水下目标的初始数据集：所述初始数据集是利用标记软件对获取的水下图像进行标记，将图像中的各种目标用的方框标记出来； 步骤S2、对初始数据集进行增强，用以增加初始数据集的数量，得到扩充数据集； 步骤S3、YOLOv5模型的主干特征提取网络中C3模块引入CA模块，用以提高YOLOv5模型对水下模糊目标的检测性能，在主干特征提取网络中C3模块的输出端添加SE注意力模块，用以提高YOLOv5模型对图像中模糊物体的检测精度；其中，YOLOv5模型的主干特征提取网络中C3模块引入CA模块的方式为：将一个CA模块加入到C3-True模块的主干分支中的卷积模块和bottleneck模块之间，用以提高模型对浅层特征的提取能力； 步骤S4、将扩充数据集输入到YOLOv5模型主干特征提取网络，获得特征图，SE注意力模块的输出特征图输入到颈部网络中进行特征融合，利用特征金字塔网络和路径聚合网络，对所述特征图通过双向融合将低级的空间特征与高级的语义特征进行融合，将融合后的特征图输入到YOLOv5模型的检测网络中； 步骤S5、YOLOv5模型检测网络中的基于无锚盒的检测框对输入的融合后的特征图进行处理，将检测到的目标的种类、位置和置信度在输入图片中标识出来； 步骤S6、将扩充数据集输入到YOLOv5模型中，设置相应的训练次数，随着训练次数的增加，YOLOv5模型的损失函数曲线逐渐收敛，当损失函数曲线收敛并稳定时，YOLOv5模型训练到最优，并生成相应的权重文件； 步骤S7、将训练好的权重文件下载到YOLOv5模型中对实际的水下图像进行检测，将检测出的种类、位置、置信度信息在图片中加以标注，并输出相关文件。

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