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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(威海)申請的專利基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115439689B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211075136.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法是由于海雁;郭玲設計研發完成，并于2022-09-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及近岸視覺目標檢測技術領域，具體的說是一種能夠滿足實時監測需求、有效提高檢測速率和準確率的基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法，通過端到端預測船舶目標的前景掩碼，使模型直接關注于船舶目標的整體特征，對高度相似的局部特征作出區分，從而減弱相似背景特征的干擾。在無語義分割標簽僅有邊界框標簽的弱監督條件下，GMN結合目標掩碼預測任務與目標檢測任務，通過弱監督的方式在邊界框檢測的基礎上進行了更細粒度的船舶目標語義分割，對目標尺度、朝向、背景、位置的變化具有魯棒性，實現了更精準的近岸視覺船舶檢測，有效提高了視覺船舶檢測系統的檢測速率，滿足了系統實時檢測要求。

本發明授權基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于直接引導掩碼檢測網絡的近岸視覺船舶目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：建立直接引導掩碼網絡模型，具體為：以anchor-free類型的YOLOX為基線，輸入圖像在經過主干網絡提取特征后，為了進行掩碼預測以增強模型對目標與背景相似特征的辨別能力，將第二級降采樣率為16的特征輸入GuidedMask模塊進行目標掩碼與背景的分割，為了實現對背景無關特征干擾的抑制，增強對目標的定位能力，將得到的掩碼預測與主干網絡提取的其它兩級特征輸入Refining模塊進行進一步特征優化，優化后的特征通過FPNFeaturePyramidNetwork進行了語義融合，通過anchor-free檢測頭對目標的位置與分類進行回歸以輸出船舶目標的邊界框預測結果； 步驟2：訓練步驟1中建立的模型，具體為： 步驟2-1：向模型輸入圖像，對為了使得訓練數據數量得到擴充并改善訓練樣本中存在的尺寸分布不均衡問題，將訓練集上的原始圖像輸入先進行實時數據增強，在訓練時每個epoch都進行隨機數據增強預處理，對輸入的圖像進行隨機縱橫比變換、隨機尺寸變換相結合的方式改善目標尺寸分布不均衡的問題，進行隨機平移使得目標位置分布多樣化以提高模型的定位能力，并通過隨機色域變換與隨機水平翻轉相結合的方式提高模型的魯棒性與泛化能力； 步驟2-2：將進行數據增強后的圖像輸入GMN主干網絡進行基礎特征提取，對提取出的特征依次通過GuidedMask模塊進行引導掩碼預測使得模型關注船舶目標整體特征與相似背景局部特征作出區分； 步驟2-3：利用引導掩碼通過Refining模塊對特征進行加權以屏蔽無關背景特征的干擾，并且通過注意力機制增強船舶目標的關鍵特征； 步驟2-4：對優化后的特征在特征金字塔多尺度融合后進行anchor-free方式的邊界框檢測，對掩碼預測損失、檢測損失進行梯度回傳和參數優化，根據損失是否收斂判斷結果，若收斂則訓練完畢，若未收斂則重復訓練過程； 步驟3：利用步驟2訓練獲得的模型進行船舶目標檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學(威海)，其通訊地址為：264200 山東省威海市文化西路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。