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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利多模态特征融合与动态候选框优化的水域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：CN120580554B 。

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：202511083959.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权多模态特征融合与动态候选框优化的水域目标检测方法是由刘洋洋;乔展;廉保旺;唐成凯;丹泽升;李天宇设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征融合与动态候选框优化的水域目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态特征融合与动态候选框优化的水域目标检测方法，涉及图像处理技术领域，方法包括获取待检测水域的点云数据和图像数据；根据坐标融合图像数据和点云数据，得到融合特征；利用改进型点云网络处理融合特征，得到特征矢量；基于特征矢量进行识别处理，得到第一检测结果；根据置信度和预设的比例参数筛选候选框，得到第二检测结果；基于第二检测结果提取出局部特征，根据局部特征和特征矢量进行识别处理，得到待检测水域的目标检测结果。通过上述方法，实现了水域信息的多维度提取，有效增强了模型对低纹理区域的辨识能力，降低了噪声干扰对检测精度的影响，使得数据更加准确，提高了水域目标检测的推理速度和准确率。

本发明授权多模态特征融合与动态候选框优化的水域目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合与动态候选框优化的水域目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测水域的点云数据和图像数据； 根据坐标对所述图像数据和所述点云数据进行融合处理，得到所述待检测水域中各个坐标点对应的融合特征；所述融合特征包括所述点云数据和从所述图像数据中提取的图像特征； 利用改进型点云网络Ponitnet++对所述融合特征进行处理，得到所述融合特征对应的特征矢量； 基于所述特征矢量进行识别处理，得到第一检测结果，所述第一检测结果包括候选框和所述候选框对应的置信度； 根据所述置信度和预设的比例参数对所述候选框进行筛选，得到第二检测结果； 所述预设的比例参数包括预设的置信度区间调整参数； 所述第二检测结果包括： 根据各个候选框对应的置信度，计算置信度均值和置信度标准差； 根据所述置信度均值、所述置信度标准差和所述置信度区间调整参数确定基于置信度的选择范围； 从所述候选框中筛选出置信度位于所述选择范围内的候选框，得到第二检测结果； 从所述第二检测结果对应的点云数据中提取出局部特征，根据所述局部特征和所述特征矢量进行识别处理，得到所述待检测水域的目标检测结果。

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