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龙图腾网获悉山东省科学院自动化研究所申请的专利一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别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：CN116468996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310398301.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别方法及系统是由李倩;肖千;赵立德;喻俊志;高涵设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于水下目标识别领域，提供了一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别方法及系统，包括采集水下原始图像并进行预处理；基于预处理后的水下图像，利用预先训练好的目标检测网络模型进行目标识别；目标检测网络模型中利用新构建的轻量化特征提取模块进行特征提取；该模块融入传统算法最近邻插值法进行下采样，保留目标边缘信息；引入无参注意力机制SimAM，在没有引进参数的情况下，关注目标信息，提高特征提取能力；利用特征图派生的信息，减少模块计算量和参数量；用H‑Swish激活函数，快速和准确地激活神经元，减少计算开销并提高模块性能，可以提取不同大小的空间特征信息，从而提高模型对空间布局和目标识别的鲁棒性。

本发明授权一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种增加边缘信息特征的水下实时目标识别方法，其特征在于，包括： 采集水下原始图像并进行预处理； 基于预处理后的水下图像，利用预先训练好的目标检测网络模型进行目标识别； 其中，所述利用预先训练好的目标检测网络模型进行目标识别，具体为： 所述目标检测网络模型包括主干模块、颈部模块以及检测头模块三部分； 所述主干模块包括卷积层以及依次连接的四组轻量化特征提取模块组，每组轻量化特征提取模块组包括两个轻量化特征提取层，用于下采样和特征提取； 轻量化特征提取层设计采用的方法： 融入最近邻插值法进行下采样，保留目标边缘信息；引入无参注意力机制SimAM，在没有引进参数的情况下，关注目标信息，提高特征提取能力；利用特征图派生的信息，减少模块计算量和参数量；使用H-Swish激活函数，快速和准确地激活神经元，减少计算开销并提高模块性能； 对预处理后的水下图像进行特征提取并进行1倍下采样，得到第一特征图； 采用轻量化特征提取层进行特征提取，先进行下采样，然后进行通道数不变的原始特征提取，输出第二特征图； 利用深度可分离下采样和最近邻插值法下采样融合的方式对第一特征图进行多次下采样保留目标边缘信息，并利用无参注意力机制关注目标信息，得到不同尺度的第二特征图； 选用最近邻值法下采样作为一个分支与深度可分离下采样相融合； 利用深度可分离卷积结合上采样和轻量化特征提取分别对多个尺度的第二特征图进行特征融合，并利用无参注意力机制对融合后的每个尺度的特征图进行加权平均，得到不同尺度的第三特征图； 分别对不同尺度的第三特征图进行卷积操作，输出目标识别结果图像。

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山东省科学院自动化研究所，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19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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