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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法和舰船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：CN119360320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411381305.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法和舰船检测方法是由尚文利;黄志豪;肖乐杰;常志伟;时昊天;揭海设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法和舰船检测方法在说明书摘要公布了：本申请是一种基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法和舰船检测方法，包括：S1、获取舰船遥感图像数据集，并将所述舰船遥感图像数据集划分为舰船遥感图像训练集和舰船遥感图像测试集；S2、基于YOLOv8算法构建舰船检测模型；S3、在所述舰船检测模型中设置Neck层；S4、定义目标框损失函数。本申请重新定义的目标框损失函数在舰船检测模型的训练中，能够快速准确地计算预测的边界框和真实边界框之间的距离，一方面能够增强对中等质量锚点的检测能力；另一方面也能够应用不同尺寸的辅助边界框，来适应不同的舰船数据集进行训练。

本发明授权基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法和舰船检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8算法的舰船检测模型训练方法，其特征在于，包括： S1、获取舰船遥感图像数据集，并将所述舰船遥感图像数据集划分为舰船遥感图像训练集和舰船遥感图像测试集； S2、基于YOLOv8算法构建舰船检测模型；所述舰船检测模型中集成可变形卷积模块和坐标注意力机制； S3、在所述舰船检测模型中设置Neck层； S4、定义目标框损失函数；所述目标框损失函数公式为： 其中，为目标框损失函数，为损失函数和损失函数融合而成；为单一超参数；为惩罚因子，定义为，； S5、训练所述舰船检测模型； 所述目标框损失函数由损失函数和损失函数组成，具体包括： 所述损失函数和损失函数的融合公式为： 其中，为损失函数，为锚框和目标框之间的距离； 所述损失函数公式为： 其中，是锚框和目标框重叠区域面积，是锚框和目标框并集的面积，其计算公式为： 其中，和表示目标框的左边框和右边框的横坐标，和表示目标框上边框和下边框的纵坐标，和表示锚框的左边框和右边框的横坐标，和表示锚框的上边框和下边框的纵坐标。

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