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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利一种低能见度环境下密集多尺度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：CN116503723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310477280.4，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法是由吴俊君;陈锦鹏;卢清华;刘曦林设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法，该方法包括：获取水下图像数据集并进行预处理，得到预处理后的水下图像；基于ATSS目标检测网络，引入F‑ASPP感受野模块，构建Uw‑ATSS目标检测网络；将预处理后的水下图像输入至Uw‑ATSS目标检测网络进行目标检测，得到检测结果。通过使用本发明，能够获得更大的感受野，同时避免了空间细节信息的丢失，进一步有效提升水下目标检测的效果。本发明作为一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法，可广泛应用于多尺度目标检测技术领域。

本发明授权一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种低能见度环境下密集多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水下图像数据集并进行预处理，得到预处理后的水下图像； 基于ATSS目标检测网络，引入F‑ASPP感受野模块，构建Uw‑ATSS目标检测网络； 将预处理后的水下图像输入至Uw‑ATSS目标检测网络； 将预处理后的水下图像输入至压缩后的主干网络ResNet50，所述压缩后的主干网络ResNet50包括Conv_2x层、Conv_3x层和Conv_4x层，其中，所述Conv_2x层包括一个Conv1层和一个7x7卷积层，所述Conv_3x层包括一个3x3最大池化层和6个BottleNeck模块，所述Conv_4x层包括4个BottleNeck模块，所述BottleNeck模块包括1x1卷积层、3x3卷积层和1x1卷积层； 基于压缩后的主干网络ResNet50的Conv_2x层，对预处理后的水下图像进行初步特征提取处理，得到初步的水下图像特征； 基于压缩后的主干网络ResNet50的Conv_3x层，对初步的水下图像特征进行中层特征提取处理，检测水下图像的中尺度目标，得到二次特征提取的水下图像； 基于压缩后的主干网络ResNet50的Conv_4x层，对二次特征提取的水下图像进行深层特征提取处理，检测水下图像的大尺度目标，得到水下图像特征； 将水下图像特征输入至F‑ASPP感受野模块，所述F‑ASPP感受野模块包括3x3卷积层、空洞系数为3的3x3卷积层、空洞系数为5的3x3卷积层、1x1卷积层、CBAM注意力模块、拼接模块和ReLu激活函数； 基于F‑ASPP感受野模块的3x3卷积层，对水下图像特征进行卷积处理，得到第一分支水下图像特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的空洞系数为3的3x3卷积层，对第一分支水下图像特征信息进行卷积处理，得到第二分支水下图像特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的空洞系数为5的3x3卷积层，对第二分支水下图像特征信息进行卷积处理，得到第三分支水下图像特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的1x1卷积层，对水下图像特征进行卷积处理，得到第四分支水下图像特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的CBAM注意力模块，对第一分支水下图像特征信息、第二分支水下图像特征信息、第三分支水下图像特征信息和第四分支水下图像特征信息进行通道和空间上的特征提取处理，得到对应的水下图像重要特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的拼接模块，对第一分支水下图像重要特征信息、第二分支水下水下图像重要特征信息、第三分支水下图像重要特征信息和第四分支水下图像重要特征信息进行拼接处理，得到拼接后的水下图像特征信息； 基于F‑ASPP感受野模块的ReLu激活函数，对拼接后的水下图像特征信息进行映射处理，得到水下图像的多尺度特征信息； 基于Uw‑ATSS目标检测网络的特征金字塔网络对水下图像的多尺度特征信息进行融合处理，得到融合后的水下图像多尺度特征信息； 基于Uw‑ATSS目标检测网络的检测器模块，对融合后的水下图像多尺度特征信息进行目标检测处理，得到检测结果。

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