上海大学骆祥峰获国家专利权
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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于语义关联的海面弱小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：CN116403107B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310270480.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于语义关联的海面弱小目标检测方法是由骆祥峰;郭银赛;陈雪设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义关联的海面弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义关联的海面弱小目标检测方法，包括：S1、获取含有弱小目标的海面图像；S2、采用骨干特征提取网络从海面图像中提取出特征图F；S3、采用空洞卷积网络从特征图F获取局部上下文特征图，将局部上下文特征图输入到自注意力网络中获取全局上下文特征图，融合局部上下文特征图与全局上下文特征图得到全局‑局部上下文语义特征图；同时，采用图卷积网络从特征图F中获取目标关联语义特征图；S4、融合S3中全局‑局部上下文语义特征图和目标关联语义特征图，对融合后的特征图进行分类及回归，得到检测海面弱小目标的类别及位置。与现有技术相比，本发明利用语义关联信息增强与补充弱小目标的信息，提高了海面弱小目标检测的准确率。
本发明授权一种基于语义关联的海面弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义关联的海面弱小目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、获取含有弱小目标的海面图像； 步骤S2、采用骨干特征提取网络从海面图像中提取出特征图； 步骤S3、采用空洞卷积网络从特征图获取局部上下文特征图，将局部上下文特征图输入到自注意力网络中获取全局上下文特征图，融合局部上下文特征图与全局上下文特征图得到全局‑局部上下文语义特征图；同时，采用图卷积网络从特征图中获取目标关联语义特征图； 步骤S4、融合步骤S3中全局‑局部上下文语义特征图和目标关联语义特征图，对融合后的特征图进行分类及回归，得到检测海面弱小目标的类别及位置。
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