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龙图腾网获悉北京海舶无人船科技有限公司申请的专利一种无人艇智能搜救方法及系统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：CN120722907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511240904.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种无人艇智能搜救方法及系统是由梁栋;高之宁;李旭龙;杨萌设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人艇智能搜救方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人艇智能搜救方法及系统，方法包括部署多智能体算法驱动的无人艇集群，采集环境参数生成初始协同路径，启动改进的PV‑RCNN模型实时检测目标，将结果传输至算法状态空间以调整运动参数，重复检测与调整直至生成合围轨迹。系统包括分布式动态环境参数采集、多智能体决策控制等单元。该方法及系统通过多智能体算法动态调整协同路径，结合改进的目标检测模型精准提取目标特征并形成闭环联动，克服了传统技术对动态环境适应性不足及目标检测与控制脱节的缺点，提升了搜救效率与准确性。

本发明授权一种无人艇智能搜救方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人艇智能搜救方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：部署多智能体深度确定性策略梯度算法驱动的无人艇集群，通过分布式感知节点采集搜救区域内的动态环境参数，所述动态环境参数包括水流速度矢量、风力等级、水域障碍物三维坐标及目标物初始概率分布区域； 步骤S2：基于动态环境参数，利用多智能体深度确定性策略梯度算法中的Actor-Critic框架生成无人艇集群的初始协同搜索路径，所述初始协同搜索路径需满足各无人艇之间的通信距离约束及避碰安全阈值； 步骤S3：在无人艇集群执行初始协同搜索路径过程中，启动改进的PV-RCNN目标检测模型，通过搭载的多光谱成像设备实时采集水域图像数据，所述改进的PV-RCNN目标检测模型对水域图像数据进行特征提取时，融合点云数据与图像像素信息构建三维候选框； 步骤S4：改进的PV-RCNN目标检测模型对三维候选框进行分类与回归，输出目标物的三维空间坐标及置信度数值，将所述三维空间坐标及置信度数值传输至多智能体深度确定性策略梯度算法的状态空间； 步骤S5：多智能体深度确定性策略梯度算法根据状态空间更新的信息，通过Critic网络评估当前策略的价值函数，结合Actor网络调整各无人艇的运动控制参数； 步骤S6：重复执行步骤S3至S5，直至改进的PV-RCNN目标检测模型输出的目标物置信度数值达到预设阈值，此时多智能体深度确定性策略梯度算法生成无人艇集群的目标合围轨迹，所述目标合围轨迹适配目标物的运动状态参数及实时环境干扰因素； 所述步骤S4，改进的PV－RCNN目标检测模型对三维候选框分类时，采用多级置信度筛选机制： 其中，为最终置信度，为分类器输出置信度，为修正系数，为候选框B与目标真实框G的交并比，为图像I的噪声水平。

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