杭州电子科技大学朱刘越获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪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：CN119919788B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510119861.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪方法是由朱刘越;高发荣;张启忠设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪方法，该方法首先获取原始水下图像数据，定义目标与支持集图像，并进行背景分离预处理。其次设计自适应截止滤波器与孪生网络，建立原型网络并将其与孪生网络进行融合。然后引入同一支持集下的两个不同的原型表达，相互卷积后通过LSTM网络判断并筛选目标附近的锚点。最后构建分类与回归的区域候选网络分类器，基于目标附近的锚点，输出分类通道与回归通道，多维度聚合得到多类别分类结果与回归结果，选取分类结果中概率最高的一项，输出其对应的回归结果作为目标位置坐标，实现类别识别并定位。本发明在存在背景干扰情况下可以有效地实现对水下目标跟踪。
本发明授权一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生原型混合网络的水下目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1获取原始水下图像数据，并定义目标与支持集图像； S2对原始水下图片进行背景分离预处理； S3设计自适应截止滤波器与孪生网络，基于预处理后的目标与支持集图像，输出多维特征图； S4建立原型网络并将其与孪生网络进行融合； S5引入同一支持集下的两个不同的原型表达，相互卷积后通过LSTM网络判断目标的位置，并筛选目标附近g×g×k的锚点； S6构建分类与回归的区域候选网络分类器，基于目标附近g×g×k的锚点，输出分类的2k个通道与回归的4k个通道，多维度聚合得到多类别分类结果与回归结果选取中概率最高的一项，输出其对应的回归结果作为目标位置坐标，实现类别识别并定位。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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