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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法和系统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：CN116311093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310072785.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法和系统是由吴晓军;陈文设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法、系统及存储介质。方法包括：构建海面船舶检测数据集、构建和训练基于关键点的无锚框船舶目标检测网络模型；其中，本发明通过爬虫算法对船舶观测网站进行图像爬取，在多样性的考量下进行筛选，完成船舶检测数据集的构建；对于侧重于底层细节纹理信息的困难目标，本发明通过重构骨干网络实现更丰富的梯度组合，保留更丰富的底层细节纹理特征并减少计算量，同时通过设计自适应加权特征融合策略得到更加全面兼顾的特征表示实现检测优化；本发明通过坐标对齐补偿模块解决了解耦形式检测头结构中并行分支间最优预测中心不对齐问题，使得检测网络能够给出更加准确可信的检测框预测。

本发明授权一种基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点的无锚框海面船舶目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建海面船舶检测数据集，根据爬虫算法和船舶数据的多样性构建大规模的海面船舶检测数据集； 构建基于关键点的无锚框船舶目标检测网络模型，所述无锚框船舶目标检测网络模型为Backbone-Neck-Head结构，其中所述Backbone对输入图片进行特征提取获得深度特征，所述Neck通过特征金字塔对图像的多尺度特征进行整理、融合，同时将所述深度特征恢复至适用于所述Head计算检测框输出的特征表示，所述Head包括类别定位分支和坐标回归分支，所述两个分支对相同的输入特征表示进行不同的计算处理后进行结果整合得到预测框输出； 训练所述基于关键点的无锚框船舶目标检测网络模型，并将测试数据输入训练好的所述基于关键点的无锚框船舶目标检测网络模型进行预测，输出预测框； 所述Head利用坐标对齐补偿结构CAC设置交互连接将所述类别定位分支中的特征信息传递至所述坐标回归分支，用于保证两分支上的最优预测中心的空间位置对齐；其中，所述坐标对齐补偿结构CAC包括坐标补偿分支结构和基于权重分配的训练指导模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。