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龙图腾网获悉中国舰船研究设计中心申请的专利一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知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：CN120765919B 。

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：202511281926.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知方法是由罗威;刘子奇;李海军;许嘉设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知方法，该方法包括以下步骤：1对输入的包括舰船目标和干扰背景的图像，进行船舶目标分割及干扰背景去除；2基于Grad‑CAM的最优涂装位置感知与定位；对图片被分割的背景干扰部分进行二值化处理，仅保存舰船目标，为目标检测模型对舰船识别的注意力机制提供输入；训练Grad‑CAM对分割后的舰船掩膜进行注意力可视化，将来自模型的注意力热力图通过阈值二值化，筛选出最重要的涂装位置，获得最优涂装对抗位置。本发明方法通过证据推理与证据融合驱动SAM模型对舰船目标进行了高质量的分割，完整去除了干扰背景，防止了分割边界模糊导致的干扰对目标检测模型注意力造成的影响。

本发明授权一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知方法在权利要求书中公布了：1.一种针对海上舰船的最优对抗涂装位置感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对输入的包括舰船目标和干扰背景的图像，进行船舶目标分割及干扰背景去除； 采用基于证据融合驱动SAM视觉模型进行船舶目标分割及干扰背景去除，具体如下： 1.1在证据初始化阶段，SAM视觉模型通过标注的目标船舶图像生成初始证据向量，该证据向量表示对船只关键部位的信任程度，提供为后续分割提示生成的基础； 每个像素i的初步证据值根据标注区域的信息进行计算，证据值反映了对各个像素属于船只的信任度； 1.2对初始证据向量进行基于梯度优化的证据增强； 通过对证据向量进行多次梯度优化，减少证据向量与标注数据之间的误差； 1.3对目标图像特征图中进行多层特征提取并融合； 1.4将证据向量转换为概率分布； 1.5计算目标图像中每个像素与参考图像标注区域的相似度来生成像素级证据； 1.6采用基于贝叶斯推理的证据融合方法进行像素级证据增强； 1.7基于像素级证据，使用SAM模型将图像划分为多个局部区域patch，并对每个局部区域patch中像素点的信念质量Qx进行分析； 通过最大化每个patch中所有像素点的信念质量Qx，选择出信念质量最高的像素点作为提示点； 选出的像素点用作最终的输入，驱动SAM模型进行分割； 1.8对分割目标的初步估计； 利用提示点，首先由SAM模型生成初步的分割掩模，然后通过将初步掩模转换为边界框以明确目标的轮廓，完成对分割目标的初步估计； 1.9完成目标分割； 通过结合提示点的位置和步骤1.6中证据融合后获得的证据分布来优化初步掩模，使用优化的掩模完成目标分割； 2基于Grad-CAM的最优涂装位置感知与定位； 对图片被分割的背景干扰部分进行二值化处理，仅保存舰船目标，为目标检测模型对舰船识别的注意力机制提供输入； 训练Grad-CAM对分割后的舰船掩膜进行注意力可视化，将目标检测模型输出的注意力热力图通过阈值二值化，筛选出最重要的涂装位置，获得最优涂装对抗位置。

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