天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司刘文皓获国家专利权
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龙图腾网获悉天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司申请的专利一种前视声呐图像障碍物检测方法、装置、设备及存储介质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：CN120726464B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511197113.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种前视声呐图像障碍物检测方法、装置、设备及存储介质是由刘文皓;忻加成;王东;武建国;王晓鸣;赵基伟;陈凯设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种前视声呐图像障碍物检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种前视声呐图像障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。方案包括：将多域自适应阈值降噪处理后的前视声呐图像输入将颈部网络替换为极坐标特征融合网络的改进的YOLOv8n‑seg模型，通过多域自适应阈值降噪与极坐标特征融合网络的协同优化，实现高效、高精度地对前视声呐图像障碍物的检测。
本发明授权一种前视声呐图像障碍物检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种前视声呐图像障碍物检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测前视声呐图像； 通过多域自适应阈值降噪对所述待检测前视声呐图像进行降噪处理； 将降噪处理后的所述待检测前视声呐图像输入改进的YOLOv8n-seg模型，得到所述改进的YOLOv8n-seg模型输出的包含障碍物掩膜的目标前视声呐图像；具体包括： 将降噪处理后的所述待检测前视声呐图像输入所述改进的YOLOv8n-seg模型的骨干网络，通过卷积操作对所述待检测前视声呐图像进行局部特征提取，生成特征图； 极坐标特征融合网络将所述特征图重映射至极坐标网络，并在极坐标域进行多尺度特征融合，生成多尺度特征图； 头部网络接收所述多尺度特征图，通过线性组合生成包含障碍物掩膜的目标前视声呐图像； 其中，所述改进的YOLOv8n-seg模型为将原YOLOv8n-seg模型中的颈部网络替换为极坐标特征融合网络，所述极坐标特征融合网络用于校正扇形畸变并输出多尺度极坐标特征。
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