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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种水下目标检测方法、设备、介质及产品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：CN118968213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410954723.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种水下目标检测方法、设备、介质及产品是由马中静;黄睿;赵祖欣;邹苏郦设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下目标检测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水下目标检测方法、设备、介质及产品，涉及目标检测领域，利用图像增强网络对待检测的水下图像进行图像增强，利用水下目标检测网络对增强后的水下图像进行目标检测，得到检测结果，水下目标检测网络是利用第二训练数据集对改进的YOLOv8网络进行训练得到的；改进的YOLOv8网络是将YOLOv8网络的主干网络中的卷积模块替换为深度可分离卷积模块得到的；深度可分离卷积模块包括依次连接的第一输入层、逐深度卷积层、逐点卷积层和第一输出层；逐深度卷积层包括依次连接的第二输入层、Conv3层和第二输出层；逐点卷积层包括依次连接的第三输入层、Conv1层和第三输出层。本申请提高了水下目标检测的准确性。

本发明授权一种水下目标检测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种水下目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测水下图像，具体包括： 获取初始水下图像； 对所述初始水下图像进行色彩补偿处理，得到色彩补偿后的水下图像； 对所述色彩补偿后的水下图像进行白平衡处理，得到平衡后的水下图像； 对所述平衡后的水下图像进行锐化处理，得到锐化后的水下图像； 对所述锐化后的水下图像进行高斯模糊处理，得到模糊后的水下图像； 对所述模糊后的水下图像进行归一化处理，得到归一化后的水下图像； 对所述归一化后的水下图像进行对比度滤波处理，得到第一滤波后的水下图像； 对所述第一滤波后的水下图像进行锐化滤波处理，得到第二滤波后的水下图像，将所述第二滤波后的水下图像作为所述待检测水下图像； 利用图像增强网络，对所述待检测水下图像进行图像增强，得到增强后的水下图像；其中，所述图像增强网络是利用第一训练数据集对HPNN网络进行训练得到的；所述第一训练数据集包括训练用水下图像以及对应的增强图像；所述HPNN网络包括依次连接的上采样层、卷积核为3×3的深度卷积层、第一大核卷积层LKConv、第一P层、第二大核卷积层LKConv、第二P层、卷积核为7×7的深度卷积层和全连接层，动态滤波超参数会被计算以及生成；大核卷积层LKConv包括卷积核为7×7的深度卷积层、BN层、卷积核为1×1的卷积层和ReLU激活函数； 基于所述增强后的水下图像，利用水下目标检测网络，确定检测结果；所述检测结果包括目标位置、目标类别和目标置信度；所述目标类别包括水草、海星和浮标球；其中，所述水下目标检测网络是利用第二训练数据集对改进的YOLOv8网络进行训练得到的；所述第二训练数据集包括训练用增强后的水下图像以及对应的目标位置、目标类别和目标置信度；所述改进的YOLOv8网络是将YOLOv8网络的主干网络中的卷积模块替换为深度可分离卷积模块得到的；所述深度可分离卷积模块包括依次连接的第一输入层、逐深度卷积层、逐点卷积层和第一输出层；所述逐深度卷积层包括依次连接的第二输入层、3×3卷积层和第二输出层；所述逐点卷积层包括依次连接的第三输入层、1×1卷积层和第三输出层。

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