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龙图腾网获悉上海达华测绘科技有限公司申请的专利基于声呐图像的水下目标检测方法、装置、设备及介质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：CN119992307B 。

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：202510479569.9，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于声呐图像的水下目标检测方法、装置、设备及介质是由段浩明;朱天逸;刘宏;焦永强;赵志冲;尹学威;苏满全设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声呐图像的水下目标检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于声呐图像的水下目标检测方法、装置、设备及介质，涉及水下探测领域，该方法包括获取声呐图像样本集，声呐图像样本集包括样本图像，以及每张样本图像附带的样本标签，每个样本标签包括位置信息和类别概率分布，位置信息指所述水下目标在声呐图像中的位置信息，类别概率分布指水下目标的类别概率分布；获取声呐图像样本集中的训练集，并通过训练集对初始水下目标检测模型进行训练，得到水下目标检测模型；获取待检测声呐图像，并将待检测声呐图像输入水下目标检测模型中，输出所述位置信息和所述类别概率分布。本申请提升了目标检测的准确率。

本发明授权基于声呐图像的水下目标检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于声呐图像的水下目标检测方法，其特征在于，所述基于声呐图像的水下目标检测方法包括： 获取声呐图像样本集，所述声呐图像样本集包括样本图像，以及每张所述样本图像附带的样本标签，每个所述样本标签包括位置信息和类别概率分布，所述位置信息指水下目标在声呐图像中的位置信息，所述类别概率分布指所述水下目标的类别概率分布； 获取所述声呐图像样本集中的训练集，并通过所述训练集对初始水下目标检测模型进行训练，得到水下目标检测模型，所述初始水下目标检测模型为YOLOV10网络模型，所述YOLOV10网络模型包括倒置瓶颈融合模块，所述倒置瓶颈融合模块集成有SE块，以在特征提取阶段自适应地调整所述样本图像的每个通道权重； 获取待检测声呐图像，并将所述待检测声呐图像输入所述水下目标检测模型中，输出所述位置信息和所述类别概率分布； 其中，所述初始水下目标检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和输出网络； 将所述训练集输入特征提取网络中，得到第一特征输出，所述特征提取网络包括至少一个卷积模块、至少一个瓶颈融合模块、至少一个特征拼接模块、一个空间金字塔池化模块和一个位置挤压注意力模块； 将所述第一特征输出输入特征融合网络中，得到第二特征输出，所述特征融合网络包括至少一个卷积模块、至少一个上采样模块、至少一个特征拼接模块、至少一个瓶颈融合模块和至少一个倒置瓶颈融合模块； 将所述第二特征输出输入输出网络中，得到预测结果，所述预测结果包括所述位置信息和所述类别概率分布，对比所述样本标签和所述预测结果之间的差异，以调节模型参数，得到所述水下目标检测模型，所述输出网络包括多个目标检测头模块，每个所述目标检测头模块均包含两个目标检测头子模块，所述目标检测头模块用于检测不同尺度的目标； 其中，瓶颈融合模块包括融合策略，融合策略包括：将调整后的两张特征图按通道维度拼接，通过可学习参数矩阵对拼接后的特征图进行线性变换，得到新特征图，将所述新特征图通过Softmax函数得到注意力图，通过注意力图对两张特征图进行加权，得到融合后的特征图。

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