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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于锚框引导注意力细化网络的近岸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：CN115272990B 。

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：202210880482.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于锚框引导注意力细化网络的近岸船舶目标检测方法是由张焱;刘荻;石志广;杨卫平;张景华;张宇;凌峰;师晓冉;张毅;沈奇设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于锚框引导注意力细化网络的近岸船舶目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于锚框引导注意力细化网络的近岸船舶目标检测方法。所述方法包括：获取监控视频中的近岸船舶目标数据集；构建基于锚框引导注意力细化网络的目标检测模型；目标检测模型主要包括注意力特征筛选模块和锚框引导对齐检测模块；对目标检测模型的整体损失函数进行构建；利用近岸船舶目标数据集对已构建整体损失函数的目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型；根据训练完成的目标检测模型，将待检测的近岸船舶目标图像输入至目标检测模型中，输出得到近岸船舶目标的类别及位置信息。采用本方法能够提高对近岸船舶目标的检测准确率。

本发明授权基于锚框引导注意力细化网络的近岸船舶目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于锚框引导注意力细化网络的近岸船舶目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取监控视频中的近岸船舶目标数据集； 构建基于锚框引导注意力细化网络的目标检测模型；所述目标检测模型主要包括注意力特征筛选模块和锚框引导对齐检测模块； 对所述目标检测模型的整体损失函数进行构建；利用近岸船舶目标数据集对已构建整体损失函数的目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型； 根据所述训练完成的目标检测模型，将待检测的近岸船舶目标图像输入至目标检测模型中，输出得到近岸船舶目标的类别及位置信息； 所述目标检测模型还包括改进后的VGG-16网络、传输连接块和RefineDet网络模型中的ARM模块；所述改进后的VGG-16网络包括多个基础层和新增加层；所述ARM模块位于基础层和新增加层之上； 所述整体损失函数为 其中，NARM表示ARM损失，NAADM表示锚框引导对齐检测模块的损失，N指所有锚点框中与标签真值的重叠度满足预定义阈值的正锚点框数量，i表示锚框中的采样点序号，表示二元交叉熵损失和表示二元交叉熵损失，pi和ci分别代表第ith个锚框包含目标及属于第cth类目标的概率，li表示第ith个锚框的真值标签，在li≥1条件下输出为1，否则为0，xi和ti代表网络所预测的参数化目标位置，代表参数化真值标签。

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