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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种智能侦察装备的海上船只长度测量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：CN119934984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510020016.7，技术领域涉及：G01B11/02；该发明授权一种智能侦察装备的海上船只长度测量方法是由程良伦;郭立臻;王卓薇;何翊卿设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能侦察装备的海上船只长度测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及船只长度测量技术领域，提出一种智能侦察装备的海上船只长度测量方法，包括以下步骤：通过光电吊舱设备上的图像采集传感器和激光测距传感器采集海上目标船只的船只图像、距离方向数据和传感器姿态数据；将所述船只图像输入经过训练的目标检测模型，得到船只识别框；根据所述距离方向数据生成船只三维点云；基于空间变换矩阵将所述船只图像、船只三维点云和船只识别框进行融合，得到融合图像；将所述融合图像和所述传感器姿态数据输入经过训练的深度神经网络，得到船只长度测量结果。本发明能够提高船只长度测量的准确性，同时增强模型的鲁棒性和实时性，为海上船只监控和管理提供了有效的技术支持。

本发明授权一种智能侦察装备的海上船只长度测量方法在权利要求书中公布了：1.一种智能侦察装备的海上船只长度测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过光电吊舱设备上的图像采集传感器和激光测距传感器采集海上目标船只的船只图像、距离方向数据和传感器姿态数据； 将所述船只图像输入经过训练的目标检测模型，得到船只识别框； 根据所述距离方向数据生成船只三维点云； 基于空间变换矩阵将所述船只图像、船只三维点云和船只识别框进行融合，得到融合图像； 将所述融合图像和所述传感器姿态数据输入经过训练的深度神经网络，得到船只长度测量结果； 所述目标检测模型包括采用混合感受野卷积的YOLOv5网络；其中，混合感受野卷积的第t组输出的表达式为： 式中，表示第t组输出的特征图，表示第t组输入的特征图；h,w,c分别表示输入特征图的高、宽和通道；表示第t组的卷积核；kt表示第t组的卷积核大小；m为通道的倍增因子，ct表示通道的数量； 所述目标检测模型在其训练过程中，选择CIoULoss作为回归框的损失函数；其表达式为： CIoULoss＝1-CIoU 式中，IoU表示交并比，用于评估输出框的预测值与真实值之间的重叠程度；ρ表示欧氏距离，b和bgt分别表示预测框B和真实框Bgt的中心点，c表示覆盖预测框B和真实框Bgt的最小包围框的对角线长度；α为正权衡参数；v表示长宽比的一致性程度；表示真实框Bgt的长宽比，表示预测框B的长宽比； 所述基于空间变换矩阵将所述船只图像、船只三维点云和船只识别框进行融合，包括以下步骤： 根据所述光电吊舱设备上搭载的图像采集传感器和所述激光测距传感器的参数，构建空间变换矩阵； 基于Canny算法和改进的Douglas-Peucker算法提取所述船只图像和三维点云中的特征点，并通过RANSAC算法计算空间直线交点，结合所述空间变换矩阵转换得到第一融合图像； 采用R-Tree空间索引算法将所述船只识别框与所述第一融合图像匹配，得到第二融合图像； 所述深度神经网络包括3个依次连接的且隐藏的神经网络层；每个所述神经网络层中包括至少256个神经元，且每个所述神经网络层的激活函数包括修正线性函数；最后一个所述神经网络层上叠加了2个神经元和1个sigmoid函数。

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