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龙图腾网获悉中水珠江规划勘测设计有限公司申请的专利无人船遥感图像的动态目标检测追踪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：CN117218380B 。

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：202311069337.3，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权无人船遥感图像的动态目标检测追踪方法是由赵薛强;刘庚元;王小刚;钟翠华;唐宏设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人船遥感图像的动态目标检测追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人船遥感图像的动态目标检测追踪方法。包括以下步骤：a、采用适应性传感器融合技术，集成雷达、光学和红外传感器进行全天候、多模态的目标检测；b、通过深度学习的时空融合技术，使用3D卷积神经网络或LSTM捕获动态目标的时空特征；c、使用无监督的异常检测技术对常见的海上场景进行模型训练，以识别并跟踪异常目标；d、实施水面反射消除技术，减少水面反射和太阳闪烁的影响；e、应用自适应遮挡处理策略，使用预测模型维持目标追踪，即使目标被波浪或其他物体遮挡；f、利用多任务深度网络进行目标检测、分类、速度估计和方向预测；g、实施波动适应性校正，利用机器学习对由水面波动造成的图像变形进行实时校正。

本发明授权无人船遥感图像的动态目标检测追踪方法在权利要求书中公布了：1.无人船遥感图像的动态目标检测追踪方法，所述方法包括以下步骤： a、采用适应性传感器融合技术，集成雷达、光学和红外传感器进行全天候、多模态的目标检测； b、通过深度学习的时空融合技术，使用3D卷积神经网络或LSTM捕获动态目标的时空特征； c、使用无监督的异常检测技术对常见的海上场景进行模型训练，以识别并跟踪异常目标； d、实施水面反射消除技术，减少水面反射和太阳闪烁的影响； e、应用自适应遮挡处理策略，使用预测模型维持目标追踪，即使目标被波浪或其他物体遮挡； f、利用多任务深度网络进行目标检测、分类、速度估计和方向预测； g、实施波动适应性校正，利用机器学习对由水面波动造成的图像变形进行实时校正； h、采纳边缘计算和模型压缩技术，确保实时在无人船边缘设备上运行； i、使用无监督或半监督的模型训练技术，结合少量标记数据和大量未标记数据； 所述的适应性传感器融合技术采用方法：采集并整合来自雷达、光学和红外传感器的多模态数据；在数据层直接融合各传感器的原始数据，创建一个统一的数据框架；在特征层，独立于每个传感器从其数据中提取特征，并将这些特征进行集成，为目标识别提供综合性的信息；在决策层，对每个传感器独立地进行决策，并整合这些决策以形成一个最终的目标决策； 根据每个传感器在特定情境下的性能和可靠性动态调整其在融合过程中的权重；实现上下文感知，自动识别并理解当前的外部环境，并据此调整融合策略；配备反馈机制，允许系统在融合决策被验证为错误时，自动调整其融合策略；利用高级算法，包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器或神经网络，对多模态数据进行处理和整合；通过实时更新和在线学习，确保随着新数据的收集，系统持续更新其融合模型和策略； 所述的时空融合技术：利用3D卷积网络同时处理视频数据的空间和时间维度，其中使用三维卷积核来捕获动态信息；采用双流网络结构，其中一个分支独立处理空间信息，另一个分支处理时间信息，并在后续阶段将两流信息进行整合；集成LSTM或GRU结构，首先通过CNN提取空间特征，然后将这些特征输入至LSTM或GRU中，以捕获时间序列的连续性； 采纳时空图结构，视视频中的对象为节点，通过图神经网络分析对象在空间和时间上的相对位置和交互；在模型的不同层级实现特征层次的融合，从初级层至高级层分别融合低级至高级的动态特征；结合注意力机制，使模型在决策时能够关注视频中的关键时空区域，为各部分内容分配不同权重；实施多尺度融合策略，通过在不同的时间尺度上捕获并整合特征，以获得更丰富的时空信息。

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