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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标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：CN119762760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411973775.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法是由李杨;马心雨;陈方林;宿富林设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法在说明书摘要公布了：基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明是为了解决现有冰山目标检测准确率低的问题。本发明包括：获取红外冰山图像，利用红外冰山图像获取训练集；所述训练集中包括：红外冰山图像及对应标签；标签为红外冰山图像中冰山目标轮廓；利用训练集训练GMSINet网络，将训练好的GMSINet网络作为冰山目标检测模型。获取待检测红外冰山图像，将待检测红外冰山图像输入到冰山目标检测模型中，获得海面冰山目标的位置。本发明用于冰山目标检测。

本发明授权基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法，其特征在于所述方法具体过程为： 获取待检测红外冰山图像，将待检测红外冰山图像输入到冰山目标检测模型中，获得海面冰山目标的位置； 所述冰山目标检测模型通过以下方式获得： 步骤一、获取红外冰山图像，利用红外冰山图像获取训练集； 所述训练集中包括：红外冰山图像及对应标签；标签为红外冰山图像中冰山目标轮廓； 步骤二、利用训练集训练GMSINet网络，将训练好的GMSINet网络作为冰山目标检测模型； 所述GMSINet网络包括：双分支编码器模块、多分辨率特征交互模块MFI和特征融合解码器模块； 所述双分支编码器模块用于提取红外冰山图像的全局特征集和局部特征集并将红外冰山图像的全局特征、局部特征和输入到特征融合解码器模块，将红外冰山图像的局部特征发送给多分辨率特征交互模块MFI； 所述双分支编码器模块包括：全局分支编码器子模块和局部分支编码器子模块； 所述全局分支编码器子模块用于获取红外冰山图像的全局特征集并将红外冰山图像的全局特征输入到特征融合解码器模块； 所述局部分支编码子模块用于获取红外冰山图像的局部特征集将红外冰山图像的局部特征和输入到特征融合解码器模块，将红外冰山图像的局部特征发送给多分辨率特征交互模块MFI； 所述多分辨率特征交互模块MFI用于对于红外冰山的局部特征进行特征增强，获得增强后的局部特征集合将发送给特征融合解码器模块； 所述特征融合解码器模块利用全局特征集合局部特征和增强后的局部特征集合获取红外冰山目标检测结果。

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