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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种适用于水下航行器的海底静态小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：CN119805468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411841646.2，技术领域涉及：G01S15/89；该发明授权一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法是由郝程鹏;刘佳;张晓宇设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法在说明书摘要公布了：本公开涉及水下探测领域，提出了一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法，包括：通过水下航行器的二维成像声纳获取多幅水下声纳图像；将待检测的水下声纳图像输入至水下目标检测模型中提取特征并检测，得到物体类别、边界框坐标以及置信度分数；本发明采取了端到端的方式通过深度神经网络自动提取目标特征，引入了CAA模块来捕捉图像中远距离像素之间的上下文依赖关系，通过整合上下文信息生成更具表达力的特征图，帮助模型更好地区分目标物体和背景，从而提高检测的准确性。

本发明授权一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于水下航行器的海底静态小目标检测方法，包括： 通过水下航行器的二维成像声纳获取多幅水下声纳图像； 将待检测的水下声纳图像输入至水下目标检测模型中提取特征并检测，得到物体类别、边界框坐标以及置信度分数；所述物体类别为所述水下声纳图像中目标物体类别，所述边界框坐标为所述水下声纳图像中目标所在位置边界框坐标，所述置信度分数为所述边界框中包含目标物体的可能性； 其中，所述水下目标检测模型包括主干网络和头部网络； 所述主干网络包括卷积模块和c2f模块，所述卷积模块用于提取水下声纳图像中不同尺度不同空间位置的局部特征，所述c2f模块用于融合所述不同尺度的局部特征，得到包含局部细节与全局信息的统一特征表示；所述局部特征包括纹理、边缘、形状特征； 所述c2f模块包括上下文注意机制，所述上下文注意机制捕捉长距离像素间的依赖关系，提取水下声纳图像的全局上下文信息并映射回原始特征图中，输出反映声纳图像上下文信息的注意力因子A，根据注意力因子A调整特征图的注意力权重，增强目标区域的特征； 所述头部网络以每个像素为中心生成多个大小和宽高比不同的锚框，预测每个锚框的边界框回归值、置信度和目标类别，通过非极大值抑制操作保留置信度最高的锚框作为预测框，输出所述预测框对应的目标类别、边界框坐标以及置信度分数。

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