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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及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：CN116740490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310602567.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及目标检测方法是由赵建虎;朱维强设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及目标检测方法，属于测绘工程技术领域，包括：基于海底仿真环境计算侧扫声呐模拟回波强度；利用侧扫声呐模拟回波强度生成目标仿真图像样本，增强目标仿真图像样本，得到侧扫声呐图像样本扩增数据集；确定YOLOv5网络为原始目标检测模型，基于侧扫声呐图像样本扩增数据集训练原始目标检测模型，得到目标检测模型；将侧扫声呐待检测图像输入目标检测模型，得到目标检测结果。本发明通过简化侧扫声呐工作模型，利用声呐方程对回波强度进行求解，从而得到仿真图像，避免未考虑侧扫声呐工作原理进行侧扫声呐图像样本扩增带来的样本代表性不足的问题，提高检测可靠性和准确性。

本发明授权基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声呐方程的侧扫声呐图像样本扩增及目标检测方法，其特征在于，包括： 构建海底仿真环境，基于所述海底仿真环境计算侧扫声呐模拟回波强度； 利用所述侧扫声呐模拟回波强度生成目标仿真图像样本，增强所述目标仿真图像样本，得到侧扫声呐图像样本扩增数据集； 确定卷积神经网络YOLOv5网络为原始目标检测模型，基于所述侧扫声呐图像样本扩增数据集训练所述原始目标检测模型，得到目标检测模型； 将侧扫声呐待检测图像输入所述目标检测模型，得到目标检测结果； 其中，基于所述海底仿真环境计算侧扫声呐模拟回波强度，包括： 由所述海底仿真环境初始化模拟声呐，确定模拟声呐运动轨迹； 根据预设下视角角度和预设下视角变化步长，依次从所述模拟声呐运动轨迹进行声线发射，由声速计算方程获取分层声速剖面，根据所述分层声速剖面计算声线跟踪结果； 利用所述声线跟踪结果获取声线空间向量值，基于所述声线空间向量值，采用光线追踪算法计算声线落点，对所述声线落点进行累积得到声线双程传播距离和声线侧向偏转距离； 基于所述声线双程传播距离和所述声线侧向偏转距离计算声线传播损失，将所述声线传播损失代入声呐方程，得到所述侧扫声呐模拟回波强度； 利用所述声线跟踪结果获取声线空间向量值，基于所述声线空间向量值，采用光线追踪算法计算声线落点，对所述声线落点进行累积得到声线双程传播距离和声线侧向偏转距离，包括： 基于所述光线追踪算法获取所述分层声速剖面的第一层声速、第二层声速、第一层入射角、第二层入射角、第一层深度和第二层深度； 根据所述第一层声速、所述第二层声速、所述第一层入射角、所述第二层入射角、所述第一层深度和所述第二层深度，计算得到所述声线双程传播距离和所述声线侧向偏转距离； 利用所述侧扫声呐模拟回波强度生成目标仿真图像样本，包括： 利用预设下视角变化步长确定预设成图分辨率，基于预设成图分辨率建立0灰度值栅格图像； 基于所述侧扫声呐模拟回波强度的初始位置和传播距离，将所述侧扫声呐模拟回波强度分配至所述0灰度值栅格图像的每个像素单元内，得到所述目标仿真图像样本。

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