重庆邮电大学袁泉获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于改进YOLOv8的水下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：CN119810631B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411778823.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于改进YOLOv8的水下目标检测方法是由袁泉;杨清泉设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOv8的水下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv8的水下目标检测方法，属于水下目标检测技术领域。该方法采用EfficientViT模块作为改进YOLOv8模型的主干网络，RepGFPN模块作为改进模型的neck网络，以执行以下步骤：获取水下图片，将其输入主干网络中进行特征提取，得到若干不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图传递至neck网络进行特征融合，提取特征信息；采用混合局部通道注意力机制融合通道信息、空间信息、局部通道信息和全局通道信息，增强特征表征能力；通过解耦检测头根据增强后的特征信息进行分类和定位，得到水下目标检测结果；设计SIOU损失函数对上述过程进行训练，训练完成后用于水下目标检测。
本发明授权基于改进YOLOv8的水下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的水下目标检测方法，其特征在于：所述方法采用EfficientViT模块作为改进YOLOv8模型的主干网络，RepGFPN模块作为改进YOLOv8模型的neck网络，以执行以下步骤： S1、获取水下图片，将其输入EfficientViT模块中进行特征提取，得到若干不同尺度的特征图； S2、将不同尺度的特征图传递至RepGFPN模块进行特征融合，提取特征信息； S3、采用混合局部通道注意力机制MLCA融合通道信息、空间信息、局部通道信息和全局通道信息，增强特征表征能力； S4、通过解耦检测头根据增强后的特征信息进行分类和定位，得到水下目标检测结果； S5、设计SIOU损失函数对上述过程进行训练，训练完成后用于水下目标检测。
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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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