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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于RT-DETR的海洋渔场高精度目标检测改进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：CN119963986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510038141.0，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于RT-DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法是由饶炜博;张逸飞;吴有东;胡倩宁;陈树森;陈刚;于男设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RT-DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RT‑DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法，包括采集海洋生物多视角图像并预处理，得到海洋渔场目标数据集、使用EfficientBlock模块来替换模型中的主干网络中的BasicBlock模块、引入级联分组卷积注意力模块来替换模型中的AIFI模块、在模型颈部网络中引入基于注意力机制的跨尺度融合模块、配置训练环境将海洋渔场目标数据集的输入改进方法进行训练以及将待检测的目标图像作为输入，得到海洋渔场目标检测结果与海洋渔场目标识别信息作为输出。本发明在目标识别精度和网络体积上取得较好的平衡，提高了定位精确度与识别准确度，能够提升在海洋渔业复杂场景下的检测能力。

本发明授权基于RT-DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RT-DETR的海洋渔场高精度目标检测改进方法，其特征在于，所述海洋渔场高精度目标检测改进方法包括以下步骤： S1、采集海洋渔场中海洋生物多视角图像并预处理，得到海洋渔场目标数据集； S2、使用EfficientBlock模块来替换RT-DETR模型中的主干网络中的BasicBlock模块，引入小目标检测层来提高RT-DETR模型的特征提取能力，其中，EfficientBlock模块由特殊下采样残差块和部分卷积残差块组成：所述特殊下采样残差块结合最大池化层和平均池化层构建残差连接网络，达到空间下采样和通道扩展的目的；所述部分卷积残差块由一个PConv卷积层和两个1×1卷积层组成，以形成残差结构； S3、引入级联分组卷积注意力模块来替换RT-DETR模型中的AIFI模块，对RT-DETR模型的计算效率进行提高； S4、在所述RT-DETR模型颈部网络中引入基于注意力机制的跨尺度融合模块，增强特征流动并强化所述RT-DETR模型对多尺度信息的获取能力，其中，所述注意力机制包括上部网络空间注意力和下部网络通道注意力，所述上部网络空间注意力通过可变形卷积层DCNv2作为本地信道的上下文聚集器，进行空间特征提取；所述下部网络通道注意力通过多个一维通道卷积对特征图的相邻部分进行特征提取； S5、配置训练环境将所述海洋渔场目标数据集的输入改进方法进行训练； S6、应用完成训练的高精度目标检测改进方法，将待检测的目标图像作为输入，得到海洋渔场目标检测结果与海洋渔场目标识别信息作为输出。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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