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龙图腾网获悉中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种基于视频的海上运动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：CN116843966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310802043.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视频的海上运动目标检测方法是由谷东亮;金鑫;兰国辉;马海瑞;李明海;王苏;高端阳设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频的海上运动目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视频的海上运动目标检测方法，智能视频监控领域。首先针对目前没有已经公布的海上舰船图片数据集这一问题，建立一套海上舰船图片的训练集和测试集，并对图片中舰船目标的真值进行标注，可直接用于不同深度卷积网络的训练与测试。为了既能保留网络的特征提取能力，又能提升网络的运行速度，对FasterR‑CNN中的VGGNet16特征提取网络进行改进。最后通过对这一网络进行训练实现海上运动目标的检测与识别。

本发明授权一种基于视频的海上运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频的海上运动目标检测方法，其特征在于，步骤如下： 步骤101、建立海上舰船图片的训练集和测试集； 步骤102、对图片中的舰船进行标注：对图片中的舰船所在位置用长方形框出来，并将航母命名为“hangboat”，其他军舰命名为“junboat”，民船命名为“minboat”；标注后生成对应每一张图片的文本信息文件，文本信息包括图片的尺寸、目标的种类、目标在图片中的具体位置信息； 步骤103、选择VGGNet16对海上舰船目标的特征进行提取，但是需要去除掉VGGNet16中的最后一个池化层和最后三个全连接层，以此作为FasterR-CNN中的特征提取网络； 步骤104、将改进后的VGGNet16在ImageNet中进行通用训练，并将其在ImageNet数据库中训练得到的参数作为初始参数，迁移至海上舰船图片的训练中；然后使用训练集中的海上舰船图片和标注后的文本信息文件对改进后的VGGNet16进行舰船目标检测与识别的专用训练； 步骤105、将改进后的VGGNet16步骤104训练后得到的参数作为初始参数，然后使用训练集中的海上舰船图片和标注后的文本信息文件对FasterR-CNN中的FastR-CNN进行专用训练； 步骤106、将步骤105中FastR-CNN训练后得到的参数作为初始参数，然后使用训练集中的海上舰船图片和标注后的文本信息文件对改进后的VGGNet16进行舰船目标检测与识别的二次专用训练； 步骤107、将改进后的VGGNet16步骤106训练后得到的参数作为初始参数使用训练集中的海上舰船图片和标注后的文本信息文件对FasterR-CNN中的FastR-CNN进行二次专用训练； 步骤108、通过训练好的网络对每一帧视频图像中舰船目标进行检测与识别。

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中国人民解放军海军大连舰艇学院，其通讯地址为：116018 辽宁省大连市中山区解放路667号；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”。

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