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龙图腾网获悉上海海洋大学申请的专利船舶图像检测识别预测方法及电子设备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：CN116229227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310222437.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权船舶图像检测识别预测方法及电子设备是由吕超;刘爽;丁哲;钟蔚潮设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶图像检测识别预测方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船舶图像识别预测方法，将获得的航行船舶的图像输入经过训练的预测模型，输出航行船舶的预测航迹，预测模型对于输出的船舶图像的处理步骤包括：将输出的船舶图像输入特征提取主干网络进行特征提取，获得第一输出特征；将第一输出特征经过特征融合网络加强对特征提取，输出预测特征层；在各个预测特征层上分别生成先验框，把这些先验框送进预测器进行分类和回归预测；对预测器输出的多个检测框，进行非极大值抑制处理，剔除重复多余的检测框后输出船舶的预测位置。所述特征融合网络基于PANet。

本发明授权船舶图像检测识别预测方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种船舶图像识别预测方法，其特征在于，将获得的航行船舶的图像输入经过训练的预测模型，输出航行船舶的预测航迹， 所述预测模型对于输出的船舶图像的处理步骤包括： 将输出的船舶图像输入特征提取主干网络进行特征提取，获得第一输出特征； 将第一输出特征经过特征融合网络加强对特征提取，输出预测特征层，所述特征融合网络基于PANet，该特征融合网络PANet的处理包括步骤：特征提取主干网络的输出经过卷积处理后，改变输出特征图的通道数， 卷积后的输出经过上采样得到放大的特征图，与上一层改变通道数后的特征图进行第一次融合； 在各个预测特征层上分别生成先验框，把这些先验框送进预测器进行分类和回归预测； 对预测器输出的多个检测框，进行非极大值抑制处理，剔除重复多余的检测框后输出船舶的预测位置， 所述上采样为反卷积，反卷积的计算公式是， 1 式中，o为输出特征矩阵大小，i为输入特征矩阵大小，stride为步长，k为卷积核大小，padding为输入特征图补零数目，outpadding为输出特征图补零数目， 损失函数3 4 5 其中，是权重函数，是衡量预测框和真实框长宽比的相似性的函数，分别是预测框和真实框的中心点，h、w是预测框的高宽，、是真实框的高宽，代表计算两个中心点的欧式距离，为能够同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离。

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