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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种海洋环境下目标检测识别方法、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：CN116844032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310830230.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种海洋环境下目标检测识别方法、装置、设备及介质是由张永辉;高锦雄;唐浩;尤佳;耿旭;王容;邵凯旋;王景博设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋环境下目标检测识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种海洋环境下目标检测识别方法、装置、设备及介质，涉及目标检测技术领域，包括：将获取到的海洋环境下拍摄的图像数据集进行预设处理，以得到处理后数据集；将所述处理后数据集输入至初始模型的骨干网络进行特征提取，以得到特征信息；将所述特征信息输入至特征融合网络执行预设特征融合操作，以得到融合后特征信息；利用所述融合后特征信息对分类预测网络进行定位训练以及分类训练，以得到训练后的海洋图像检测识别模型。本申请通过设计特征融合网络提高对目标物特征信息的提取能力，增强了网络的多尺度特征融合能力，使网络更适应于实际的水下环境，提高了识别效率与识别精度，降低了算力消耗。

本发明授权一种海洋环境下目标检测识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种海洋环境下目标检测识别方法，其特征在于，包括： 将获取到的海洋环境下拍摄的图像数据集进行预设处理，以得到处理后数据集； 将所述处理后数据集输入至初始模型的骨干网络进行特征提取，以得到特征信息； 将所述特征信息输入至特征融合网络执行预设特征融合操作，以得到融合后特征信息； 利用所述融合后特征信息对分类预测网络进行定位训练以及分类训练，以得到训练后的海洋图像检测识别模型； 其中，所述将所述特征信息输入至特征融合网络执行预设特征融合操作，以得到融合后特征信息，包括： 将所述特征信息输入至所述特征融合网络，并将当前执行次数设置为0；所述特征信息包含第一特征信息、第二特征信息、第三特征信息、第四特征信息； 对所述特征信息进行横向卷积，以得到对应的卷积特征图；其中，所述卷积特征图包含第一卷积特征图、第二卷积特征图、第三卷积特征图、第四卷积特征图； 对所述第四特征信息进行下采样，以得下采样后第四特征信息； 对所述第二特征信息进行上采样，以得上采样后第二特征信息； 将所述下采样后第四特征信息、所述第三卷积特征图以及所述上采样后第二特征信息相加，得到第一目标特征图； 对所述第三卷积特征图进行下采样，以得下采样后第三卷积特征图； 对所述第一卷积特征图进行上采样，以得上采样后第一卷积特征图； 将所述下采样后第三卷积特征图、所述第二卷积特征图以及所述上采样后第一卷积特征图相加，得到第二目标特征图； 对所述第二卷积特征图进行下采样，以得下采样后第二卷积特征图； 将所述下采样后第二卷积特征图以及所述第一卷积特征图相加，得到第三目标特征图； 将所述当前执行次数加1，得到执行完成次数，判断所述执行完成次数是否达到预设执行次数； 若所述执行完成次数未达到所述预设执行次数，则将所述第一目标特征图、所述第二目标特征图、所述第三目标特征图、所述第四卷积特征图确定为所述特征信息，并重新进入将所述特征信息输入至所述特征融合网络的步骤； 若所述执行完成次数已达到所述预设执行次数，则将所述第一目标特征图、所述第二目标特征图、所述第三目标特征图、所述第四卷积特征图确定为输出特征图，并将所述第四特征信息输入至特征增强区域，以得到增强后第四特征信息； 将最后一次执行输出的所述第四卷积特征图确定为目标卷积特征图，并将所述目标卷积特征图与所述增强后第四特征信息相加，以得到所述融合后特征信息。

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