中国水产科学研究院东海水产研究所戴阳获国家专利权
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龙图腾网获悉中国水产科学研究院东海水产研究所申请的专利一种能够减少水面光影干扰的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：CN116258987B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211101823.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种能够减少水面光影干扰的目标检测方法是由戴阳;韦波;王斐;郑汉丰;张衡;伍玉梅;杨胜龙;贺刘刚;何瑞麟设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种能够减少水面光影干扰的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种能够减少水面光影干扰的目标检测方法，包括以下步骤：获取受光影影响且包含目标物体的视频数据，并从所述视频数据中每隔N帧抽取出一帧；将抽取的图像帧按照每M帧拼接为一张新图片；在所述抽取的图像帧和拼接后的所述新图片中标出目标物体，得到训练数据；将训练数据放入深度学习模型中进行训练，得到水面漂浮物检测模型；将待检测的海面漂浮目标图片放入所述水面漂浮物检测模型中，得到目标的类别、位置以及置信度。本发明能够消减水面光影等因素对目标检测的干扰。
本发明授权一种能够减少水面光影干扰的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种能够减少水面光影干扰的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取受光影影响且包含目标物体的视频数据，并从所述视频数据中每隔N帧抽取出一帧； 将抽取的图像帧按照每M帧拼接为一张新图片； 在所述抽取的图像帧和拼接后的所述新图片中标出目标物体，得到训练数据； 将训练数据放入深度学习模型中进行训练，得到水面漂浮物检测模型；所述深度学习模型采用优化后的Yolov4-Mobilenetv3模型，所述优化后的Yolov4-Mobilenetv3模型将原始Yolov4模型中的CSPDarknet53特征提取网络替换为MobileNetv3网络，并在所述MobileNetv3网络残差块的第8个块中引入SENet模块，并在第3、第5块中加入HS非线性激活函数； 将待检测的海面漂浮目标图片放入所述水面漂浮物检测模型中，得到目标的类别、位置以及置信度。
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