华中科技大学李文龙获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种针对发电站水下异物的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：CN116310768B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211534965.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种针对发电站水下异物的目标检测方法是由李文龙;程育奇;杨文韬;田亚明设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对发电站水下异物的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉相关技术领域，并公开了一种针对发电站水下异物的目标检测方法。该方法包括下列步骤：S1构建发电站水水下异物的二维和三维数据集；S2构建二维预测模型和三维预测模型，分别利用所述二维数据集和三维数据集训练所述二维预测模型和三维预测模型；S3采集实际异物的图像，将该实际异物图像输入至所述二维预测模型中，以此获得实际异物的大致位置和异物类型，根据预测的结果到实际异物所在位置采集三维点云数据，将采集的三维点云数据输入所述三维预测模型中，以此获得实际异物的准确位置和准确类型。通过本发明，解决发电站水下异物检测无法检测以及检测精度低的问题。
本发明授权一种针对发电站水下异物的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对发电站水下异物的目标检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： S1构建发电站水水下异物的数据集，该数据集中包括二维的图像数据集和三维点云数据集，分别对所述数据集中每个二维图像数据和三维点云数据赋予二维标签和三维标签； S2构建二维预测模型和三维预测模型，分别利用所述二维数据集和三维数据集训练所述二维预测模型和三维预测模型； S3采集实际异物的图像，将该实际异物图像输入至所述二维预测模型中，以此获得实际异物的大致位置和异物类型，根据预测的结果到实际异物所在位置采集三维点云数据，将采集的三维点云数据输入所述三维预测模型中，以此获得实际异物的准确位置和准确类型； 所述二维预测模型为YOLOX模型； 所述YOLOX模型中的损失函数L为： 其中，分别是分类损失、置信度损失和定位损失； 所述三维预测模型为PointPillars模型； 所述PointPillars模型中位置损失权重为1.5。
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