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龙图腾网获悉宽泛科技(盐城)有限公司申请的专利一种基于自监督协同重构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：CN115439738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211065189.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于自监督协同重构的水下目标检测方法是由朱川;蔡达;刘丛强;李新设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督协同重构的水下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督协同重构的水下目标检测方法，包括：获取少量水下场景的图片数据；将水下场景的数据进行标注，并使用数据增强的方法从已标注的数据中获得大量的预训练数据；搭建自监督协同重构网络，在经过一个像素重建分支和对比学习分支后，在预训练数据集上对特征提取网络的参数调优，使其适应水下场景的数据分布；建立水下目标检测模型，使用预训练调优后的特征提取网络，提高网络对水下场景的适应能力，在特征提取网络后面添加特征金字塔网络和检测头部网络，在完成检测模型训练后，保存权重模型并进行模型推理，输出水下场景的检测结果。本发明能够有效应对水下数据稀少的问题，有效提高检测模型在水下场景的适应能力。

本发明授权一种基于自监督协同重构的水下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督协同重构的水下目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过光学相机和水下无人航行器，采集所需要的水下图像数据，形成水下数据集p1； 将所获取的数据进行标注，使用数据增强方法扩充数据集，形成预训练数据集； 搭建自监督协同重构网络，将对比学习与像素重建任务相结合，在水下数据集进行预训练，以此适应水下目标检测任务，其中，所述自监督协同重构网络包括对比学习分支和像素重建分支；所述对比学习分支包括在线子分支和目标子分支：所述在线子分支包括一个特征编码器Encoder、两个线性投影层Projector和Predictor；所述目标子分支包括一个特征编码器Encoder和一个线性投影层Projector；所述像素重建分支包括一个特征解码器，用于为送入特征编码器的特征图添加掩码，重建特征图缺失的像素值；所述特征解码器包含一个线性最近邻插值、卷积核大小为3×3的卷积层和一个维度变换； 将前述的预训练数据集输入自监督协同重构网络，并保留特征编码器的权重； 构建水下目标检测网络； 将前述特征编码器的权重进行初始化输入水下目标检测网络，通过损失函数不断优化检测的结果，并保存网络权重，其中，所述损失函数为对比学习分支损失函数和像素重建分支损失函数的和； 使用前述保存的网络权重进行推理，测试网络在水下场景中的应用效果。

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