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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种面向复杂场景的船号识别方法与系统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：CN119672694B 。

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：202411792322.4，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种面向复杂场景的船号识别方法与系统是由胡祝华;魏天娇;赵瑶池;吴伟;黄拔;覃善兴;王艺臻;李海涛设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂场景的船号识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，公开了一种面向复杂场景的船号识别方法与系统，通过C2f_IRMB_DRB模块对船舶图像数据集的图像特征进行增强，并且将学习型位置编码LPE引入AIFI_LPE模块中，并基于增强图像特征后的船舶图像数据集，获取新船号特征；根据新船号特征，以及自注意力机制、MultiHead多头自注意力机制、LayerNorm层和前馈神经网络FFN，获取经过进一步增强的图像区域；对增强的图像区域进行识别，得到船舶的船号。本发明在复杂海洋环境下展现出更高的鲁棒性与稳定性，能够确保特征提取和识别的精度，适用于海上船舶监测和管理应用。

本发明授权一种面向复杂场景的船号识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂场景的船号识别方法，其特征在于，包括： 基于所采集港口中的船舶视频，获取含有若干张船号信息的船舶图像，构建船舶图像数据集； 基于反向残差移动块网络IRMB和DRB网络，构建C2f_IRMB_DRB模块，C2f_IRMB_DRB模块为重参数化窗口注意力模块； 基于C2f_IRMB_DRB模块对船舶图像数据集的图像特征进行增强； 将学习型位置编码LPE引入AIFI_LPE模块中，并基于增强图像特征后的船舶图像数据集，获取包含位置信息的新船号特征；所述将学习型位置编码LPE引入AIFI_LPE模块中，并基于增强图像特征后的船舶图像数据集，获取包含位置信息的新船号特征，具体为： 将输入的船号特征X与学习型位置编码LPE相结合，生成包含位置信息P的新特征，如公式5所示： 5 在得到包含位置信息P的新特征后，通过线性变换得到Q、K、V，如公式6所示： ，，6 其中，是查询权重矩阵，用于将输入特征映射到查询矩阵Q；是键权重矩阵，用于将输入特征映射到键矩阵K；是值权重矩阵，用于将输入特征映射到值矩阵V； 基于包含位置信息的新船号特征，以及多头自注意力机制、层和前馈神经网络FFN，获取经过进一步增强的图像区域； 对经过进一步增强的图像区域进行识别，得到船舶的船号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海南大学，其通讯地址为：570228 海南省海口市人民大道58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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