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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别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：CN116129263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211725328.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别方法是由杨小冈;张涛;卢瑞涛;陈璐;申通;谢学立;夏文新;蔡光斌设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别方法，包括以下步骤，步骤一，构建单阶段无锚框的舰船目标关键点检测模型，利用中心点估计任意方向集群舰船目标，获取舰船中心点的坐标位置；步骤二，利用德洛内三角网实现对集群舰船目标外围轮廓的表达，绘制集群舰船编队外围轮廓的拓扑结构；步骤三，利用待识别编队的拓扑结构信息，计算与公开的标准舰船编队的相似度，从而实现集群舰船队形识别；过程中使用拓扑结构、距离关系、分布范围、分布密度以及集群舰船目标来计算相似度。本发明能有效识别集群舰船队形。

本发明授权一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑结构相似度的集群舰船队形识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，构建单阶段无锚框的舰船目标关键点检测模型，利用中心点估计任意方向集群舰船目标，获取舰船中心点的坐标位置； 构建单阶段无锚框的舰船目标关键点检测模型，采用旋转框检测任意方向排列、长宽比极端的舰船目标，并使用Centernet网络实现单阶段无锚框的关键点舰船目标检测； 利用DLA主干网络融合语义和空间信息，提取目标特征向量；同时加入CA注意力机制，捕捉网络的位置和通道信息；CA注意力机制包括信息嵌入和坐标注意力生成，输出为， ；其中为输入特征图，为高度方向赋予输入特征的注意力权重，为宽度向赋予输入特征的注意力权重； 获取舰船中心点的坐标位置具体为，将输入图像输入主干网络，生成舰船目标中心点的热力图，分别为待检测目标宽、高、类别；并采用高斯核函数将中心点映射到上，高斯核函数为，；其中为目标的中心点位置，为目标坐标位置，为经过下采样后中心点变化后的位置； 步骤二，利用德洛内三角网实现对集群舰船目标外围轮廓的表达，绘制集群舰船编队外围轮廓的拓扑结构； 步骤三，利用待识别编队的拓扑结构信息，计算与公开的标准舰船编队的相似度，从而实现集群舰船队形识别；过程中使用拓扑结构、距离关系、分布范围、分布密度以及集群舰船目标来计算相似度。

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