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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于RT-DETR改进的水下目标检测系统及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：CN119851108B 。

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：202510088542.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于RT-DETR改进的水下目标检测系统及方法是由胡宇琪;郑冰设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RT-DETR改进的水下目标检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于RT‑DETR改进的水下目标检测系统及方法，属于基于计算机视觉的水下目标检测技术领域。系统包括主干网络模块、混合编码器模块、InnerMPDIoU感知模块和解码器模块；主干网络模块基于大型可分离核注意力，提取特征后进行大型可分离核注意力计算，输出多层特征图；混合编码器模块设计包括基于可变形大核注意力的尺度内特征交互单元和改进的跨尺度特征融合单元；感知模块将原IoU感知模块的IoU计算引入尺度因子和辅助边界框，利用InnerMPDIoU感知的查询选择改进目标查询初始化。本发明的模型改进针对水下环境特殊性进行了适配，提高了水下运行效率，实现了参数轻量化的同时增加了准确度。

本发明授权一种基于RT-DETR改进的水下目标检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RT-DETR改进的水下目标检测系统，其特征在于：包括主干网络模块、混合编码器模块、InnerMPDIoU感知模块和解码器模块； 所述主干网络模块基于大型可分离核注意力，构建多层基准模块，采用预处理后的水下目标图像作为输入，提取特征后进行大型可分离核注意力计算，输出多层特征图； 所述混合编码器模块包括可变形大核注意力的尺度内特征交互单元和基于卷积神经网络的跨尺度特征融合单元；所述尺度内特征交互单元针对主干网络模块输出的最上层尺度的特征，使用可变形大核注意力机制进行编码处理；所述跨尺度特征融合单元进行跳跃连接，在原来三层特征融合网络基础上，引入主干网络中自上而下的第四层的基准模块输出进行细节特征融合，同时引入小波变换，在不显著增加参数的情况下扩大感受野；上采样单元替换为DySample动态上采样单元，下采样单元替换为轻量下采样单元，使用融合机制来合并不同尺度的特征，输出融合处理后的特征表示； 所述InnerMPDIoU感知模块将原IoU感知模块的IoU计算引入尺度因子和辅助边界框，利用InnerMPDIoU感知的查询选择改进目标查询初始化； 所述解码器模块用于将混合编码器模块的输出转换为最终的检测结果，包括边界框坐标和类别预测。

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