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龙图腾网获悉上海大学;上海大学温州研究院申请的专利一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割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：CN116912500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310961296.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割方法是由刘志;王奕柯;李恭杨;陆小锋;刘学锋设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割方法，包括模型搭建、训练、采集和预测等模块；模型搭建模块，使用混合建模网络作为主干网络提取特征，结合动态注意力门控模块和解码器搭建模型；训练模块，基于训练数据集进行训练；采集模块，获取新的前视声呐图像；预测模块，将新获取的前视声呐图像输入训练好的模型进行像素级类别预测，输出用于语义分割结果。本发明提出了准确度高、运行速度快、参数量少的前视声呐图像语义分割方法，可用于水下航行器识别水下物体，辅助水下物体抓取和避障。

本发明授权一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合建模的轻量化前视声呐图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取水下前视声呐数据集； S2：对获取的水下前视声呐数据集进行像素级标注，其中，背景部分标注为0，各类检测目标标注为1-10； S3：将标注好的水下前视声呐图像数据进行划分为训练集合和验证集； S4：构建混合建模网络作为模型主干网络，基于混合建模模组和结构化重参数式前馈网络构成的编码器，以各阶段的编码器输出作为动态注意力门控模组和解码器的输入，构建混合建模分割网络； S4.1在混合建模分割网络的编码器部分，采用混合建模网络作为骨干网络，混合建模模组由卷积建模和注意力式建模组成，结构化重参数式前馈网络由经过改进的结构化重参数卷积层和批归一化层作为前馈网络，每个阶段由混合建模模组和结构化重参数式前馈网络先后构成；其中，骨干网络分为四个阶段； S4.2阶段一，构建动态注意力门控模组，动态注意力门控模组由动态卷积和门控注意力机制构成，针对不同特征图动态提取信息，并通过高层特征降低噪声干扰； S4.3阶段二，构建解码器，将基于S4.1的骨干网络各阶段提取的特征图，输入基于S4.3构建的动态注意力门控模组中，再构建U形结构和特征金字塔结构； S4.4阶段三和阶段四，阶段三是掩膜分割的混合损失函数，由交叉熵损失和Lovasz-softmax损失组成，阶段四特征图的语义损失函数，采用交叉熵损失，最终的优化目标函数如下： Loss＝CE_Lossmask+Lovasz_Lossmask+0.3*CE_LossFeature4； S5：将混合建模分割网络在基于S3得到的训练集上进行训练，并保存最佳模型权重； S6：利用训练好的模型，将新获取的前视声呐图像预处理后，输入模型中，得到模型分割结果，使水下航行器感知环境和物体。

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