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龍圖騰網獲悉西北工業大學;西北工業大學深圳研究院申請的專利一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶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：CN115240058B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202210669858.1，技術領域涉及：G06V20/05；該發明授權一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶目標檢測方法是由王惠剛;雷燦設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶目標檢測方法。該方法首先針對側掃聲吶圖像中存在的灰度差異過大和物理分辨率不同等問題，利用成像時的高度、角度等先驗信息，自主對圖像進行增益補償和分辨率校正。再對經過校正的聲吶圖像進行基于改進DeepLabV3+網絡模型的圖像分割。分割完后運用側掃聲吶的成像原理和幾何關系對同一個目標的高亮區域和陰影區域進行匹配，選擇感興趣目標。通過圖像校正和精準分割,制作完數據集后，構建基于YOLOv5s網絡的聲吶目標檢測模型，并進行模型訓練，最后利用訓練好的結果對分割后的待檢測聲吶圖像進行目標檢測。本發明同時引入目標聲影區信息和圖像精準分割，有效提升了側掃聲吶目標的檢測識別精度。

本發明授權一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種聯合圖像精準分割和目標陰影信息的側掃聲吶目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1:針對側掃聲吶圖像中存在的由于距離遠近導致能量衰減引起的灰度差異以及水下環境惡劣導致移動平臺本身的不穩定引起的左右舷灰度差異過大，進行自主增益補償； S2:針對側掃聲吶圖像中存在不同距離下的物理分辨率不同的問題，進行幾何畸變校正； S3:對經過校正后的側掃聲吶圖像進行基于改進DeepLabV3+網絡的圖像分割，提取出側掃聲吶圖像中感興趣目標的高亮區域和陰影區域； 構建基于改進DeepLabv3+網絡的聲吶圖像分割模型，替換原Xception系列網絡為MobilenetV2作為主干特征提取網絡；在Encoder和Decoder中加強特征網絡提取，并采用交叉熵進行損失的計算，引入Diceloss指標對語義分割結果進行評價； S4:得到分割區域后，運用側掃聲吶的成像原理和幾何關系對同一個目標的高亮區域和陰影區域進行匹配； S5:構建基于YOLOv5s網絡的聲吶目標檢測模型，將經過校正和分割后的圖像送入到網絡中進行訓練，并將訓練好的模型用做真實聲吶目標的檢測識別； S6:消融實驗設置，驗證聲吶圖像中陰影區域的有效性以及聲吶圖像分割的有效性。

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西北工業大學;西北工業大學深圳研究院，其通訊地址為：710000 陜西省西安市碑林區友誼西路127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”。