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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司申请的专利一种基于混合算法的无人艇巡检及预警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：CN115909100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211395824.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于混合算法的无人艇巡检及预警方法是由朱文进设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合算法的无人艇巡检及预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合算法的无人艇巡检及预警方法，通过无人艇视觉系统获得的水面图像特征分析水面目标，对其进行特征提取，特征提取之后形成一个目标特征库，通过卷积神经网络训练获得初筛水面目标图片集；通过多维度评价指标对初筛水面目标图片集中目标图像进行检测，精确筛选水面目标图片集；将图像检测得到的指标与参数一起带入基于YOLO算法的无人艇自主航行图像目标检测系统，通过执行海上目标混合算法智能检测系统测试流程获得海上目标预测结果，最后构建预警模型，预测可能发生的与海上目标预测结果的碰撞状态异常或正常，实现无人艇巡检及预警。基于混合算法快速准确地检测图像目标，实现无人艇巡检及预警。

本发明授权一种基于混合算法的无人艇巡检及预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合算法的无人艇巡检及预警方法，其特征在于，包括： 步骤一、通过无人艇视觉系统获得的水面图像特征分析水面目标，对其进行特征提取，特征提取之后形成一个目标特征库，通过卷积神经网络训练获得初筛水面目标图片集； 步骤二、通过多维度评价指标对初筛水面目标图片集中目标图像进行检测，精确筛选水面目标图片集；所述多维度评价指标包括：精确率，为检测出的所有目标中正确的比例；召回率，为被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例； ：，P和R分别对应Precision和Recal；Precision-Recal曲线；平均精度，为每一类平均精度的均值； 步骤三、将步骤二图像检测得到的指标与参数一起带入基于YOLO算法的无人艇自主航行图像目标检测系统，通过执行海上目标混合算法智能检测系统测试流程获得海上目标预测结果，最后构建预警模型，预测可能发生的与海上目标预测结果的碰撞状态异常或正常，实现无人艇巡检及预警；所述海上目标混合算法智能检测系统测试流程包括：通过步骤一得到初筛水面目标图片集；通过步骤二的F1score、Precision-Recal曲线，将结果测试集的标签进行一一对比，若输入的类别和所框的物体区域与标签均一致，则检测图像成功，否则检测失败；通过步骤二平均精度统计每一类的检测率，求均值，得到平均检测率mAP； 所述预警模型中，设置2个状态，一个是异常，另一个是正常，提取出的海上检测目标结果特征值表示为：T={,,...,}，表示平均检测率mAP值；根据条件概率公式，在满足特征值T的条件下，疑似异常被判为R1的概率为：，其中,PT|表示在样本集中的异常子集中出现特征值T的概率，P表示整个样本集中异常子集所占的比重；在出现特征值T的条件下疑似异常被判为R2的概率表示为： ，其中,PT|表示在样本集中的正常子集中出现特征值T的概率，P表示整个样本集中正常子集所占的比重；如果,则认为所监测的平均检测率mAP值指标异常；反之，则为正常。

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