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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于改进注意力机制的Faster R-CNN海洋底栖生物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：CN119418367B 。

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：202411359698.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于改进注意力机制的Faster R-CNN海洋底栖生物检测方法是由周志宇;邱雨烽设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进注意力机制的Faster R-CNN海洋底栖生物检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋底栖生物检测技术领域，提供一种基于改进注意力机制的FasterR‑CNN海洋底栖生物检测方法。针对海洋底栖生物所处环境噪声复杂、生物尺度多样、目标检测框定位与分类精度不足等问题，使用一种改进的多尺度通道注意力机制对ResNet50网络进行优化，并将其作为FasterR‑CNN模型的主干网络，以增强特征提取能力。再使用具有双线性插值法技术的RoIAlign层替换传统的RoIPooling层，从而提高检测框的位置准确性。在最终分类阶段，引入极限学习机ELM前馈分类网络替换全连接层，以提升分类精度。本发明模型的平均精度均值mAP分别高达82.5%和81.36%，这些结果充分证明了所提算法的有效性。

本发明授权一种基于改进注意力机制的Faster R-CNN海洋底栖生物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进注意力机制的FasterR-CNN海洋底栖生物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取海洋底栖生物目标检测数据集，所述海洋底栖生物目标检测数据集中的每个数据包括海洋底栖生物图片和生物种类标签； 步骤2：构建基于改进注意力机制的FasterR-CNN海洋底栖生物检测模型，增加泛化能力： 用残差网络ResNet50网络替换FasterR-CNN模型中原有的卷积神经网络VGG16，在所述残差网络ResNet50的stage3之后添加一个多尺度通道注意力机制MSCAM，通过处理不同尺度的特征，增强模型对重要特征的关注； 将FasterR-CNN模型中原有的RoIPooling层替换为RoIAlign层，显著减少量化误差； 在FasterR-CNN模型中最后的分类和边界框回归部分，将FasterR-CNN模型中原有的分类全连接层替换为极限学习机ELM分类器；得到海洋底栖生物检测模型； 步骤3：使用步骤1得到的海洋底栖生物目标检测数据集对海洋底栖生物检测模型进行训练，得到训练好的海洋底栖生物检测模型；获取待检测的海洋底栖生物图片，输入所述训练好的海洋底栖生物检测模型，得到检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区浙江理工大学计算机科学与技术学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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