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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的海冰识别及冰区航行路径生成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：CN119625511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311173930.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进YOLOv5的海冰识别及冰区航行路径生成方法是由周利;曾鼎翰;丁仕风;李放;韩森;孙家豪设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的海冰识别及冰区航行路径生成方法在说明书摘要公布了：本发明构建遥感海冰数据集，根据海冰图像的特点，改进YOLOv5模型，添加SE注意力机制，改进SPP池化金字塔结构，使用FReLU替换SiLU激活函数。使用准确率、召回率、F1‑score和平均精度均值等评价指标对模型进行置信度验证，最终获得最优的海冰目标检测模型。将测试集输入目标检测模型，得到识别结果，提取海冰位置和大小等信息。基于所提取信息，建立栅格地图。根据船舶自身位置确定起点终点，利用Theta*算法规划出路径，并使用航线距离，平均偏移距离，船舶转弯次数，规避海冰次数等指标评估生成的路径。本发明实现遥感尺度下的海冰识别，构建模拟的航行场景，规划最优的航行路径。本发明可提高船舶在冰区航行的安全性，为冰区船舶避碰和航行辅助决策提供技术支撑。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的海冰识别及冰区航行路径生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的多尺度海冰识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：构建海冰遥感数据集： 步骤1.1：收集遥感海冰图像，并对图像进行预处理，包括图像标准化和数据增强步骤1.2：使用labelimg软件进行图像标注，生成对应的xml标注文件，所述xml标注文件，包括标注框，标注框的位置信息以及标注框所标注内容的真实类别信息； 步骤1.3：将xml标注文件转换为可用于YOLOv5模型训练的txt文件，并按照8:2的比例划分为训练集和测试集； 步骤二：改进YOLOv5目标检测模型： 步骤2.1：在YOLOv5网络backbone中加入SE注意力机制，以捕获海冰图像的特征； 步骤2.2：改进SPP空间金字塔池化结构，以处理不同尺度和大小的海冰图像，同时保留了位置信息； 步骤2.3：使用FReLU激活函数，通过反向传播进行训练； 步骤三：将遥感海冰数据集的测试集输入改进后的YOLOv5中训练，得到权重文件和目标识别模型； 步骤四：将所述权重文件和海冰图像输入所述目标识别模型，并提取重要的海冰信息，构建冰区航行场景； 步骤五：生成冰区航行路径，包括： 步骤5.1根据自身船位与目标位置，确定起点与终点； 步骤5.2将海冰区域视为碍航区域，由起点向终点快速生成路径； 步骤5.3：根据评价指标评估生成的路径，所述评价指标包括以下至少一种：航线距离DL、平均偏移距离Hj、船舶转弯次数，规避海冰次数； fn为第n次的航行路径所穿越的网格中心点，dfn,fn+1为fn到fn+1的直线距离，lfn点fn到起点终点连接线的距离，NG为航段从起始点到终结点之间的距离与l比值取整； 步骤5.4：选择路径，比较所有生成的路径方案，挑选路径长度较短，平均偏移距离较小，船舶转弯次数较少，规避海冰次数较少的路径作为推荐路径。

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