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龙图腾网获悉青岛澎湃海洋探索技术有限公司申请的专利面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位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：CN116883823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310843576.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位方法是由赵文凤;秦平;何波;沈钺设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水下自主航行器的自主对接回收领域，特别是一种面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位方法。包括以下步骤：S1，实时采集导引灯图像序列，利用图像分类模型对其进行分类筛选，得到预筛选的导引灯图像；S2，导引灯信号斑点检测与基于亮度的噪点剔除，得到斑点检测信息；S3，判定图像中是否包含表观导引灯信号，得到真实的导引灯斑点检测信息；S4，根据步骤S3得到的导引灯斑点信息，进行水下航行器与坞站的相对位置的计算。将轻量化神经网络模型用于光学图像实时识别，提高光学特征信息的提取能力，减少环境噪声的干扰，提高导引灯识别成功率、定位精度，以及对接成功率。

本发明授权面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水下无人航行器的水下对接导引灯识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集导引灯图像序列，利用图像分类模型对其进行分类筛选，得到预筛选的导引灯图像； S2，导引灯信号斑点检测与基于亮度的噪点剔除，得到斑点检测信息； S3，判定图像中是否包含表观导引灯信号： 若存在，利用导引灯检测模型进行真实导引灯的检测，然后进行识别、编号； 否则，直接进行导引灯的识别、编号，得到真实的导引灯斑点检测信息； S4，根据步骤S3得到的导引灯斑点信息，进行水下航行器与坞站的相对位置的计算； 图像分类模型的构建与训练方法如下所述： S1.2.1，采用网络模型： 采用轻量化深层神经网络MobileNetV2完成水下导引灯图像的二分类任务； S1.2.2，设计损失函数： 辨别真灯和假灯两个类别，二分类的损失函数为： ， ， 其中，为优化过程中的参数值，x是该参数下网络的预测的原始输出；表示x通过sigmoid函数转换为预测为正类的概率；y是真实类别标签，标签1为真灯，标签0为假灯；e是指数函数； S1.2.3，构建导引灯与误识导引灯图像数据集； S1.2.4，训练参数初始化设置，以上述步骤S1.2.3得到的图像数据集为基础，对轻量化图像分类模型进行训练，得到轻量化图像分类模型，以用于预测图像是否包含导引灯信号； 导引灯检测模型的构建方法如下所述： S3.2.1，设计轻量化检测网络： 采用shufflenetv2网络作为特征提取主干，使用SPP融合不同尺度的特征图，使用单轻量化检测头，得到导引灯的检测结果； S3.2.2，设计损失函数： 设置检测框损失：检测框A和目标框B的重叠面积IoU ， ； 设置目标类别分类损失： ； 其中，y表示类别，p表示类别概率； 设置前背景分类损失： ， 其中，y表示类别，p表示类别概率； 进而确定所构建的检测模型的损失函数为： ， 其中，和表示权值； S3.2.3，构建导引灯反射成像数据集： 对前期实验数据进行分析，选取导引灯反射成像图像序列； 利用Labelimg软件，将全部导引灯反射成像图像序列进行打标签，将真实的导引灯框选出来，导引灯的表观成像忽略； 得到含有真值标签的导引灯反射成像数据集； S3.2.4，归一化训练参数设置： 对学习率、对抗损失函数与感知损失函数的权重、以及批大小的值进行设置； S3.2.5，以导引灯反射成像数据集为基础，对导引灯检测模型进行训练，得到训练模型，通过导引灯检测模型对图像中导引灯真实成像进行检测，剔除水面反射带来的导引灯表观成像的干扰。

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