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龙图腾网获悉上海海洋大学申请的专利一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测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：CN117173547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311003518.6，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测方法是由王静;李倩倩;方志强;周翔龙;汤志伟;韩彦岭;马振玲设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测方法，通过对Backbone层和Neck层作改进，使用轻量级卷积ODConv和轻量级网络EfficientNetv2结合，设计了一个更加轻量的结构作为主干网络，之后利用轻量化卷积GSConv和VoVGSCSP方法对Neck层进行改进，提高网络对于小目标的检测能力；同时引入SPD‑Conv模块，提高水下目标的检测精度；并引入了Adan优化器，提高网络的性能。本发明针对于水下目标检测数据集中存在的干扰目标问题，进行数据清洗，之后在数据集上进行训练、验证和测试实验。本发明更加轻量化，在复杂的水下环境下，对多种特定目标的检测精度较高，减少了模型的参数量和计算量，使其更加适用于移动或嵌入式设备中，同时也增加了模型的推理速度，使算法更加轻量化和实时化。

本发明授权一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的YOLOv6算法的水下目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取初始数据集，并进行数据清洗处理，得到实验数据集； 步骤2，将实验数据集划分为训练集和测试集，对训练集进行数据增强，用以增加数据集的数量，提高模型的性能，得到扩充的训练集； 步骤3，结合轻量级卷积ODConv和轻量级网络EfficientNetv2，重新设计轻量级结构作为YOLOv6模型的主干网络，降低网络参数量和计算量； 轻量级卷积ODConv和轻量级网络EfficientNetv2的结合方式为：利用轻量级卷积ODConv替换轻量级网络EfficientNetv2中的普通卷积层，以减少模型的参数量和计算量，达到轻量化的目的； 步骤4，引入SPD-Conv模块，以提高水下目标的检测精度； 步骤5，利用轻量化卷积GSConv和VoVGSCSP方法对颈部网络进行改进，提高网络对于小目标的检测能力； 对颈部网络的改进为：使用GSConv模块代替原模型的SimConv模块，利用VoVGSCSP模块替换原模型的BepC3模块，以减少模型的参数量和计算量，提升模型的检测精度和速度； 步骤6，引入Adan优化器，以提高网络的检测性能，最终得到改进模型YOLOv6-ESG； 步骤7，将扩充的训练集输入到改进模型YOLOv6-ESG中进行深度学习的训练，直至改进模型YOLOv6-ESG的损失函数收敛并趋于稳定，此时，视为改进模型YOLOv6-ESG训练达到最优，并得到相应的权重文件； 步骤8，使用训练后的改进模型YOLOv6-ESG对测试集中的图像或实际的水下视频或图像进行检测，获取图像中多种特定目标的分类信息和位置信息，并在视频或图像中加以标注，输出相应文件。

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