武汉理工大学罗芳获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利小目标船舶识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN118470502B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410811472.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权小目标船舶识别方法、装置、电子设备及存储介质是由罗芳;王昊宇;李家威;姜鹏炬;宋龙;吴辰昊;吴云兰设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本小目标船舶识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种小目标船舶识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像识别技术领域，其方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像中包括待识别小目标船舶；采用结合了人类视觉模拟模块和通道注意力机制模块的特征提取模块提取所述待识别小目标船舶的特征图；对所述特征图采用结合了所述人类视觉模拟模块和低层特征强化模块的路径聚合网络进行特征融合，得到所述待识别图像中的待识别小目标船舶。本发明在确保模型轻量化的同时实现了更精确的检测效果，解决了当前船舶目标检测中对小目标检测精度不足的问题。
本发明授权小目标船舶识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小目标船舶识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像，所述待识别图像中包括待识别小目标船舶； 采用人类视觉模拟模块提取所述待识别图像的第一特征向量； 采用通道注意力机制模块提取所述待识别图像的第二特征向量； 融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，得到特征提取向量，采用所述特征提取向量提取所述待识别图像中所述待识别小目标船舶的特征图； 其中，所述人类视觉模拟模块包括多个并行的空洞卷积模块，所述采用人类视觉模拟模块提取所述待识别图像的第一特征向量，包括： 对所述待识别图像采用多个不同的空洞率进行并行空洞卷积，得到多个卷积特征向量； 采用预设的自适应融合矩阵对所述多个卷积特征向量进行融合，将融合后的结构与预设的偏置矩阵融合，得到所述第一特征向量； 对所述特征图采用结合了所述人类视觉模拟模块和低层特征强化模块的路径聚合网络进行特征融合，得到所述待识别图像中的待识别小目标船舶。
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