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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于深度学习的网衣附着物检测方法及系统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：CN115205668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210924353.5，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于深度学习的网衣附着物检测方法及系统是由位耀光;冀琳;安冬;李道亮;刘金存设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的网衣附着物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的网衣附着物检测方法及系统，属于及水下检测领域。方法包括：获取网衣视频并制作检测数据集；对检测数据集中的图像进行预处理，得到预处理后的融合图像数据集；基于改进后的YOLOv5目标检测模型和DeepLabv3+语义分割模型构建附着物检测模型；采用融合图像数据集对附着物检测模型进行训练，采用训练好的附着物检测模型进行网衣附着物检测，输出分割出附着物的分割图像；统计分割图像中分割出的附着物的附着程度，并将附着程度大于附着程度阈值的分割图像作为附着物识别图像进行输出。采用本发明提供的网衣附着物检测方法及系统，能够实现网衣附着物的非接触式实时检测，提高了网衣附着物检测速度及准确度。

本发明授权一种基于深度学习的网衣附着物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网衣附着物检测方法，其特征在于，包括： 获取网衣视频并制作检测数据集； 对所述检测数据集中的图像进行预处理，得到预处理后的融合图像数据集； 基于改进后的YOLOv5目标检测模型和DeepLabv3+语义分割模型构建附着物检测模型； 具体包括：引入有效通道注意力模块对YOLOv5网络的网络结构进行改进，并利用五参数回归方法改进YOLOv5网络的数据目标检测框的标注方式，得到改进后的YOLOv5目标检测模型；将改进后的YOLOv5目标检测模型的输出作为DeepLabv3+语义分割模型的输入，构建出附着物检测模型； 采用所述预处理后的融合图像数据集对所述附着物检测模型进行训练，生成训练好的附着物检测模型； 采用所述训练好的附着物检测模型进行网衣附着物检测，输出分割出附着物的分割图像； 统计所述分割图像中分割出的附着物的附着程度，并将所述附着程度大于附着程度阈值的分割图像作为附着物识别图像进行输出。

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中国农业大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区圆明园西路2号；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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