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龙图腾网恭喜安徽博微广成信息科技有限公司申请的专利水上目标多维融合识别方法及系统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：CN119992275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510473530.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权水上目标多维融合识别方法及系统是由刘志;李林伟;孙峰;韩愈;纵丹丹;王可设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本水上目标多维融合识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水上目标多维融合识别方法及系统，包括如下步骤：S1、采集水面环境中的感知图像数据，并进行预处理；S2、进行多模态融合；S3、将融合图像数据输入EfficientDet目标检测网络，提取特征图，并通过边界框回归子网络和目标分类子网络输出水上目标的类别标签和空间位置信息；S4、构建时间序列输入，输入至Motionformer网络，提取水上目标的运动轨迹特征；S5、生成识别报告；S6、采用增量学习方式对网络参数进行在线更新。本发明融合EfficientDet与Motionformer网络，实现水上目标精准检测与动态识别，具备精度高、稳定性强和自适应优化能力。

本发明授权水上目标多维融合识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水上目标多维融合识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集水面环境中的感知图像数据，并对所述感知图像数据进行预处理； S2、基于预处理后的图像数据进行多模态融合生成融合图像数据； S3、将融合图像数据输入EfficientDet目标检测网络，所述EfficientDet目标检测网络以EfficientNet网络作为骨干网络提取特征图，将所述特征图输入双向特征金字塔网络，进行特征融合生成融合特征图，并通过边界框回归子网络和目标分类子网络输出水上目标的类别标签和空间位置信息； S4、基于由EfficientNet网络提取的特征图，结合每一时间步对应的类别标签和空间位置信息，将三类特征拼接后统一映射，构建时间序列输入向量： ； 其中，表示第j个时间步的输入向量，和表示拼接向量的线性投影矩阵和偏置项，表示第j步特征图的一维展平向量，表示由EfficientNet网络提取的特征图，表示类别标签，表示空间位置信息，表示向量拼接操作； 输入至Motionformer网络，提取水上目标的运动轨迹特征，生成动态行为表示； S5、基于类别标签、空间位置信息和动态行为表示，生成识别报告； S6、将识别报告与历史识别数据进行比对，采用增量学习方式对网络参数进行在线更新。

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