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龍圖騰網獲悉天津工業大學申請的專利水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品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：CN119888450B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510354295.0，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品是由孫寶山;湯昊霖;張志宏;梁君;杜雨蔚;朱盼盼;劉金澤;甕梓琰;程鑫設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品在說明書摘要公布了：本發明公開了一種水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品，包括：基于RT?DETR神經網絡模型建立神經網絡模型；利用經過標注的水面漂浮物圖像數據集，對神經網絡模型進行訓練；利用訓練完成的神經網絡模型對可能包含水面漂浮物的圖像進行識別檢測；本發明公開了一種水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品，創新性的使用多分支主干網絡，既保證了輸入圖像的淺層空間特征提取，又能夠提取輸入圖像的全局上下文融合語義特征，并且能夠自適應性的高效融合兩種類型的特征，有效提高了水面漂浮物識別檢測的準確度，并且提高了對各種應用場景的適用性。

本發明授權水面漂浮物的識別檢測方法、設備以及產品在權利要求書中公布了：1.一種水面漂浮物的識別檢測方法，其特征在于，包括： 建立神經網絡模型，且利用經過標注的水面漂浮物圖像數據集，對所述神經網絡模型進行訓練，獲得能夠識別出水面漂浮物的所述神經網絡模型； 利用訓練完成的所述神經網絡模型對可能包含水面漂浮物的圖像進行識別檢測； 所述建立神經網絡模型包括：基于RT-DETR神經網絡模型建立所述神經網絡模型，替換所述RT-DETR神經網絡模型的主干網絡為多分支主干網絡后作為所述神經網絡模型； 所述多分支主干網絡包括：利用淺層空間特征模塊提取輸入圖像的淺層空間特征；利用語義特征模塊提取輸入圖像的上下文融合語義特征；利用融合模塊，對所述淺層空間特征以及所述上下文融合語義特征融合后輸出； 所述多分支主干網絡包括級聯堆疊的三個特征提取融合模塊： 第一特征提取融合模塊，包括：輸入圖像經HGStem模塊提取基礎特征后，分別通過C2f模塊以及HGBlock模塊處理后，輸入到對應的LEB模塊以及CFB模塊，AFA模塊融合LEB模塊以及CFB模塊輸出的兩種特征后，分別輸入到神經網絡模型的Neck模塊和下一層的第二特征提取融合模塊； 第二特征提取融合模塊，包括：第一特征提取融合模塊輸出的融合特征分別輸入到LEB模塊以及SCFB模塊，AFA模塊融合LEB模塊以及SCFB模塊輸出的兩種特征后，分別輸入到神經網絡模型的Neck模塊和下一層的第三特征提取融合模塊； 第三特征提取融合模塊，包括：第二特征提取融合模塊輸出的融合特征分別輸入到LEB模塊以及CFB模塊，多尺度自適應空間注意門MASAG模塊融合LEB模塊以及CFB模塊輸出的兩種特征后，輸入到神經網絡模型的Neck模塊； 所述LEB模塊是由Conv模塊和C2f模塊級聯堆疊組成，包括一個Conv模塊和一個C2f模塊； 所述CFB模塊由一個DWConv模塊和一個HGBlock模塊級聯堆疊組成； 所述SCFB模塊由一個DWConv模塊和三個HGBlock模塊級聯堆疊組成。

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天津工業大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道399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”。