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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法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：CN116229069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310166583.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法是由何赟泽;刘圳康;熊锐;郭海艳;邓海明;谯灵俊;王洪金设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供的黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法，先建立红外岸线分割与目标检测数据集，再建立DeeplabV3Plus模型和YOLOv5L模型，并利用红外岸线分割与目标检测数据集对两个模型进行训练，得到训练权重，接着对训练权重下的DeeplabV3Plus模型和YOLOv5L模型进行评估与预测，调整超参数，建立决策级对DeeplabV3Plus模型和YOLOV5m模型进行级联的Pytorch框架网络模型，最后将Pytorch框架网络模型的权重文件转换为TensorRT框架网络模型的权重文件，迁移至无人艇上的边缘计算平台中，实现基于边缘计算平台水上目标以及可行域的识别。

本发明授权一种黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法在权利要求书中公布了：1.一种黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法，其特征在于，包括： 步骤S1，数据集建立：无人艇搭载多种红外热像仪，使红外热像仪在水域场景下低空拍摄，模拟无人艇航行视角，对水面进行拍摄视频，对视频进行处理得到原始图像，使用标注工具对原始图像数据进行标注，得到红外岸线分割数据集和红外目标检测数据集，将该两个数据集均按照预定比列划分为训练集、测试集以及验证集； 步骤S2，模型建立：采用DeeplabV3Plus模型作为岸线分割的网络模型，并采用YOLOV5m模型作为目标检测的网络模型；设置DeeplabV3Plus模型和YOLOV5m模型的超参数，并采用基于voc2012数据集的YOLOV5m模型权重作为预训练权重进行迁移学习，随后利用红外岸线分割数据集的训练集对DeeplabV3Plus模型进行反复训练与验证，以及利用红外目标检测数据集的训练集对YOLOV5m模型进行反复训练与验证，得到基于红外岸线分割数据集与红外目标检测数据集的训练权重；接着利用红外岸线分割数据集的测试集、验证集对该训练权重下的DeeplabV3Plus模型进行评估与预测，以及利用红外目标检测数据集的测试集、验证集对该训练权重下的YOLOV5m模型进行评估与预测，根据评估和测试结果不断调整DeeplabV3Plus模型和YOLOV5m模型的超参数，建立决策级对优化超参数后的DeeplabV3Plus模型和YOLOV5m模型进行级联的Pytorch框架网络模型；将Pytorch框架网络模型的权重文件转换为TensorRT框架网络模型的权重文件，迁移至无人艇上的边缘计算平台中； 步骤S3，模型应用：将由无人艇搭载的红外热像仪实时拍摄的水域场景视频经过步骤S1所涉方法处理后得到的红外岸线分割数据和红外目标检测数据传送至边缘计算平台，由TensorRT框架网络模型进行处理，得到水上目标以及可行域的识别结果。

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