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龙图腾网获悉东华大学申请的专利基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测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：CN116468999B 。

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：202211607633.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测系统是由张义红;孙钱涛;张明;金孟宇;葛航;李银剑;林檎;巫云帆;任少贤设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测系统，属于深度学习目标检测相关领域，包括：该发明通过在EfficientDet目标检测模型的基础上，针对海面图像正负样本不均衡、背景干扰等问题，提出了一种改进特征融合网络TFP，该网络能够更好地适应海洋环境下的低分辨率以及多目标问题，对于模型的检测性能有更进一步的提升。在通用数据集以及自建的海上目标数据集中，基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测方法都有明显的精度提升。

本发明授权基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进EfficientDet的海上漂浮物检测系统，其特征在于：包括依次连接的输入端、主干网络、Neck层和预测头；主干网络由EfficientNet构成，EfficientNet基于模型缩放的原则，构建了从EfficientNet-D0到D7的8个逐渐变大的系列模型，其中EfficientNet-D0网络由16个MBConv模块、3×3和1×1的卷积层、池化层和全连接层堆叠而成；处理对象为图像； 具体的：主干网络采用TFP，所述TFP基于FPN的自顶向下的路径结构以及BiFPN的自顶向下加自底向上的双支路结构；所述TFP包括如下步骤：1生成特征金字塔；2反向特征传递；在获得初始的多尺度特征金字塔之后，对不同特征层的特征进行融合；3前向特征传递；在进行反向特征传递之后，在初始的多尺度特征金字塔的基础上，向深层特征层传递浅层特征层的空间和细节特征；4完成特征融合；通过传递后的特征层形成新的特征金字塔； 上述步骤2反向特征传递，具体过程为：在获得初始的多尺度特征金字塔P之后，对不同特征层的特征进行融合，将深层特征层中的语义信息向下传递；浅层特征层的细节特征有利于小目标的定位，反向信息传递是进行语义信息的传递，生成新的多尺度特征图；通过逐渐累加的方式，深层特征层的特征逐渐传递到浅层中去； 上述步骤3前向特征传递，具体过程为：在进行反向特征传递之后，在初始的多尺度特征金字塔的基础上，向深层特征层传递浅层特征层的空间和细节特征；深层特征层的语义信息是为了对目标进行分类；由于缺乏浅层特征图所包含的大量空间和细节特征以及高分辨率，不利于目标的位置回归，需要进行前向特征传递进行细节信息的融合。

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