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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测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：CN119723314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411791343.4，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测方法是由陈廷凯;王宁设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测方法，包括以下步骤：获取带有海胆、扇贝、海星、海参其中任意一种或多种成对的退化‑参考海洋底栖生物图像，构建数据集；对数据集进行划分，得到训练集和测试集；构建基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型；基于训练集数据对基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型进行训练，得到训练好的基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型；将测试集数据，输入到训练好的基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型中，实现基于光场和颜色分布一致的海胆、扇贝、海星、海参其中任意一种或多种海洋底栖生物检测。

本发明授权一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光场和颜色分布一致的域自适应海洋底栖生物检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取带有海胆、扇贝、海星、海参其中任意一种或多种成对的退化-参考海洋底栖生物图像，构建数据集； 对数据集进行划分，得到训练集和测试集； 构建基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型； 基于训练集数据对基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型进行训练，得到训练好的基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型； 所述基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型包括： 带有多残差机制的编码-解码域转换器模块：对输入的成对的退化图像和参考图像进行特征提取，得到特征提取后的生成图像； 主干网络：对所述编码-解码域转换器模块传送的生成图像进行特征提取，得到特征提取图像I； 第一上采样模块：基于主干网络输出的特征提取图像I拼接得到特征提取图像II； 第二上采样模块：基于所述主干网络中间组成模块输出的特征提取图像拼接得到特征提取图像III； 检测头网络：实现对大尺度、中尺度和小尺度的海胆、扇贝、海星、海参其中任意一种或多种海洋底栖生物目标的检测识别； 损失网络：基于所述主干网络输出的特征提取图像I、成对的退化图像和参考图像、特征提取图像II、特征提取图像III，联合优化编码-解码域转换器、主干网络和检测头网络中所包含的可训练参数； 所述损失网络包括：第一损失网络、第二损失网络； 所述第一损失网络采用特征感知损失模块：用于基于输入的特征提取图像I，从特征层级提高生成图像和参考图像之间的相似性； 所述第二损失网络包括：水下光场感知损失模块，结合多尺度高斯卷积、平均化和归一化进行构建，促进生成图像和参考图像的光场一致性； 颜色分布一致损失模块，基于凸包表征生成图像和参考图像在Lab颜色空间下特征散点分布，考虑最小闭合矩形的对角线长度和凸包中心点之间的欧式距离进行设计，促进生成图像和参考图像的颜色分布一致性； 所述特征感知损失模块的输出表述为： 15 其中，代表VGG-19特征提取器，，和分别表示特征层数，特征图的高度和宽度； 将测试集数据，输入到训练好的基于光场和颜色分布一致的域自适应检测模型中，实现基于光场和颜色分布一致的海胆、扇贝、海星、海参其中任意一种或多种海洋底栖生物检测。

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