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龙图腾网获悉中海电信有限公司申请的专利一种基于改进DETR的实时海上船舶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：CN119399427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411408273.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进DETR的实时海上船舶目标检测方法是由梅涛;蔡志翔;梁文翔;姚望设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DETR的实时海上船舶目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于船舶检测领域，提出一种基于改进DETR的实时海上船舶目标检测方法。通过制作海天线小目标检测数据集，解决海上船舶目标检测对小目标海上船舶目标检测精度低的问题。其次，通过使用基于特征金字塔解耦的编码层和非级联解码层，减少计算资源，提高海上船舶目标检测速度。最后引入融合补偿模块，通过在融合补偿模块中引入了多个辅助检测头，提供更加丰富的监督信息，有助于提高特征图的表达能力，提高模型对海上船舶的识别精度。同时，融合补偿模块只在训练阶段使用，这样既提高海上船舶目标检测的精度，又能保证在推理阶段模型的检测速度。

本发明授权一种基于改进DETR的实时海上船舶目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DETR的实时海上船舶目标检测方法，其特征在于， S1：收集船舶海上航行视频流数据，并对船舶海上航行视频流数据以设定的频率捕获图片；将捕获图片整合为海上船舶图像数据集； S2：利用霍夫变换模型检测S1海上船舶图像数据集中所有图片的海天线的左上角和右下角的坐标x1,y1,x2,y2，并根据坐标x1,y1,x2,y2对图像进行切割，并保存坐标内图像；将切割后的图像进行汇总得到海天线小目标数据集； S3：对S1海上船舶图像数据集和S2海天线小目标数据集进行人工标注，并将人工标注后的两个数据集混合成为最终海上船舶图像数据集；所述人工标注是对船舶在图像中左上角和右下角的x，y坐标信息进行标注； S4：对S3最终海上船舶图像数据集中的图片进行数据增强操作； S5：构建具有融合补偿模块的实时DETR训练模型，包括：基于ResNet50的骨干网络，基于金字塔解耦的编码层、非级联解码层、融合补偿模块； S6：利用S4中数据增强后的数据集，对S5具有融合补偿模块的实时DETR训练模型进行训练，保存模型权重； S7：构建不含融合补偿模块的实时DETR模型，包括：基于ResNet50的骨干网络，基于金字塔解耦的编码层、非级联解码层； S8：将S6中模型权重导入S7中构建的实时DETR模型，对海上船舶视频流进行实时海上船舶目标检测。

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