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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪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：CN116597141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310554185.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪方法是由刘锡祥;陶育杰设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪方法，设计了将声呐图像的阴影信息和距离信息添加到声呐图像语义分割数据集的方法，展示了数据集中阴影信息和距离信息的存储及使用方法。设计了一个融合声呐图像阴影信息和距离信息的语义分割模型ARRDs‑Unet，通过递归残差卷积、视觉注意力机制等结构增强模型的特征提取能力；设计了融合声呐图像距离信息的损失函数，通过设置不同距离下声呐图像的训练权重，实现对海底电缆的精确检测。使用PID控制的六自由度AUV模型，具体为：使用x轴方向上的坐标筛选来降低系统的计算复杂度，使用Theil‑Sen估计器实现对海底电缆轨迹的拟合；根据轨迹拟合的结果设计跟踪导航方法，实现AUV对海底电缆的稳定跟踪。

本发明授权一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声呐图像语义分割的海底电缆检测跟踪方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1.声呐图像中阴影信息和距离信息的存储及使用： 在声呐图像语义分割数据集制作过程中，将声呐图像的阴影信息和距离信息存储为数据集的一部分，并在语义分割模型训练和运行的过程中利用这两种信息，实现语义分割精度的提升； 所述步骤1具体如下； 在声呐图像语义分割数据集的标注时将声呐图像中各物体的阴影部分标注为物体的一部分，物体的高亮区与阴影区视为一个整体进行训练和语义分割；再如式1所示，将数据集中每张声呐图像的成像距离进行归一化处理： ； 式1中，是第i个图像的距离，是所有图像中的最小距离，是所有图像中的最大距离，经距离归一化后，成像距离近的声呐图像的归一化距离接近1，成像距离远的声呐图像的归一化距离接近0，将每张声呐图像对应的归一化距离信息存储在CSV文件中，该文件包含一个标题行，标题行后是声呐图像的名称及其相应的归一化距离，中间用逗号分隔，将归一化的距离信息保存到与对应的声呐图像同名的CSV文件中，在语义分割模型训练时设计融合距离信息的交叉熵损失函数DAWCE，假设语义分割数据集中的四个类别分别为C1、C2、C3和C4，其中C1代表海底电缆类别，将被赋予更高的权重，函数计算方法如式2所示； ； 式2中Loss为DAWCE损失值，N是图像中的像素数，是像素i和类别c的真实标签，如果该像素属于类别c则为1，否则为0，是像素i和类别c的预测概率，是类别c的权重，，，，是像素i的归一化距离信息，p是距离加权系数，通过该系数控制距离信息对DAWCE损失函数的影响程度，对于每个像素i，计算所有类别的交叉熵损失，将每个类别的损失乘以相应的权重，再将每个像素的加权损失乘以归一化距离信息，最后将所有像素和类别的损失相加得到DAWCE损失函数的计算结果； 步骤2.海底电缆检测； 基于步骤1中获得的包含阴影信息和距离信息的声呐图像语义分割数据集设计海底电缆语义分割模型，实现对海底电缆的准确检测； 步骤3.海底电缆跟踪： 利用步骤2中海底电缆检测的结果计算导航信息，使用PID控制的六自由度AUV模型对海底电缆进行稳定跟踪。

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