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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利气泡羽状流光学图像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：CN117611562B 。

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：202311643919.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权气泡羽状流光学图像检测方法是由张千里;毕硕;成昊远;刘贵杰设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本气泡羽状流光学图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海底冷泉气泡羽状流检测技术领域，具体涉及气泡羽状流光学图像检测方法。包括以下步骤：S1、获取包含气泡羽状流的基础光学图像，进行预处理，为数据图像打上标签，将标注好的数据图像分配为训练集、验证集和测试集，得到气泡羽状流光学图像样本数据集；S2、构建改进后的YOLOv5模型并初始化模型参数；S3、使用伪标签半监督学习的方法对改进后的YOLOv5模型进行训练，得到最终的气泡羽状流检测模型；S4、将待检测的气泡羽状流光学图像经图像输入步骤S3得到的气泡羽状流检测模型，输出该图像中的羽状流位置及其对应的类别。其能够从不充足的训练样本中较好的提取复杂的目标特征，更准确地检测和研究冷泉气泡羽状流。

本发明授权气泡羽状流光学图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种气泡羽状流光学图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取包含气泡羽状流的基础光学图像，将获得的图像进行预处理，为数据图像打上标签，将标注好的数据图像分配为训练集、验证集和测试集，由此得到气泡羽状流光学图像样本数据集； S2、构建改进后的YOLOv5模型并初始化模型参数； S3、使用伪标签半监督学习的方法对改进后的YOLOv5模型进行训练，并得到最终的气泡羽状流检测模型； S4、将待检测的气泡羽状流光学图像输入步骤S3得到的气泡羽状流检测模型，输出该图像中的羽状流位置及其对应的类别，进行模型评估； 所述改进后的YOLOv5模型包括BackBone网络、Neck网络和Head模块； 所述BackBone网络包括依次连接的第一模块、第二模块、第三模块、第四模块和第五模块，模块中的卷积核的大小为1×1或3×3； 将大小为3×640×640的输入图像输入第一模块，第一模块输出大小为64×320×320的特征图，并输入第二模块；第二模块输出大小为256×160×160的特征图，并输入第三模块；第三模块输出大小为512×80×80的特征图，并输入第四模块；第四模块输出大小为1024×40×40的特征图，并输入第五模块；第五模块输出大小为2048×20×20的特征图，并输入进金字塔池化SPPF模块；输出1024×20×20的特征图到Neck网络； Neck网络包括依次连接的第一Conv模块、第一Upsample模块、第一BiFPN_Concat2模块、第一C3模块、第二Conv模块、第二Upsample模块、第二BiFPN_Concat2模块、第二C3模块、SENet注意力模块、第三Conv模块、第三BiFPN_Concat3模块、第四Conv模块、第四BiFPN_Concat2模块、第四C3模块。

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