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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于YOLOv4的水下目标识别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：CN115909039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211201950.1，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于YOLOv4的水下目标识别方法是由罗伟林;戚林辉;陈凌雨;朱世东;陈震煊设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv4的水下目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOv4的水下目标识别方法，包括以下步骤：步骤S1：收集相关水下图像；步骤S2：运用Mosaic图像增广技术进行数据增广；步骤S3：将水下图像增强方法和Mosaic数据增广方法相结合；步骤S4：将GW和RGHS、ICM组合与Mosaic数据增广方法相结合；步骤S5：得到改进的YOLOv4模型；步骤S6：使用S1所述数据集训练集运用Mosaic数据增广方法对改进的YOLOV4模型进行训练；步骤S7：使用数据集中测试集测试S6中训练好的模型，然后用于水下目标识别；应用本技术方案可以提高识别水下目标的速度以及精准度，并且提高识别的稳定性。

本发明授权一种基于YOLOv4的水下目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv4的水下目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集相关水下图像，然后将其制作为水下数据集； 步骤S2：对建立的水下数据集运用Mosaic图像增广技术进行数据增广； 步骤S3：针对Mosaic数据增广方法在水下环境中存在背景复杂度不高的情况，设计e-Mosaic数据增广方法，即将水下图像增强方法和Mosaic数据增广方法相结合； 步骤S4：在水下数据集中进行有效性验证后，进一步将GW和RGHS、ICM组合与Mosaic数据增广方法相结合； 步骤S5：基于YOLOv4算法构建改进后的YOLOv4模型，得到改进的YOLOv4模型； 步骤S6：使用S1所述数据集训练集运用Mosaic数据增广方法对改进的YOLOV4模型进行训练，再将训练得到的权重文件加载至改进的YOLOv4算法中得到的水下目标识别网络中； 步骤S7：使用数据集中测试集测试S6中训练好的模型，然后用于水下目标识别； 所述改进的YOLOv4网络结构通过使用一种解耦合检测头的结构改进YOLOv4模型中的检测头部分；进一步将该结构应用到一种轻量级的网络模型中，该网络模型为基于Mobilenetv1主干网络的YOLOv4-lite神经网络； 所述步骤S3中e-Mosaic是与图像增强融合的Mosaic增广，选择六种水下图像增强的方法与普通Mosaic增广方法进行结合形成的一种新的增广方法；e-Mosaic增广选择四幅图像，在缝合之前，e-Mosaic增广首先使用图像增强算法增强对角线上的两幅图像；所述六种水下图像增强的方法包括GW算法、CLAHE算法、MSRCR算法、RGHS算法、ICM算法以及UCM算法。

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