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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利一种基于多尺度胶囊与Bi-FPN的多模态海上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：CN115471676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211271059.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多尺度胶囊与Bi-FPN的多模态海上目标检测方法是由李兴业;刘晋;唐震宇设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度胶囊与Bi-FPN的多模态海上目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度胶囊与Bi‑FPN的多模态海上目标检测方法，包括：S1、通过双向特征金字塔对海上场景的RGB‑D多模态图像数据进行多尺度特征融合；S2、通过迭代融合的方法优化浅层特征的融合效果；S3、将特征融合后得到的多尺度特征分层级分别输入基于多尺度胶囊网络的分类网络与回归网络中；S4、通过深度可分离卷积与动态路由算法技术，分别计算出最终所需得到的锚框类别预测矩阵与目标物体预测框坐标的四元组向量。根据本发明，融合多种深度神经网络技术，提高海上场景目标检测准确率的同时，针对不同大小、不同程度遮蔽的物体也均可进行识别，适用性广，鲁棒性强。

本发明授权一种基于多尺度胶囊与Bi-FPN的多模态海上目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度胶囊与Bi-FPN的多模态海上目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过双向特征金字塔对海上场景的RGB-D多模态图像数据进行多尺度特征融合；步骤S1中包括对待检测图像进行预处理，从输入的RGB图像与深度图像中中提取出P1到P7共7个层级的提取多尺度特征作为双向特征金字塔的输入； 采用其中P3到P7层级的特征，对在同样通道和位置上的两种不同模态的特征进行加权求和，得到两种模态叠加融合后的叠加特征Pisum，将该叠加特征作为双向特征金字塔Bi-FPN的输入特征; 针对P2层的浅层特征，先对其进行下采样至合适大小，然后再在每一次迭代时间接将其加入到Bi-FPN中，并自下向上的将其与深层特征层进行融合； S2、通过迭代融合的方法优化浅层特征的融合效果； S3、将特征融合后得到的多尺度特征分层级分别输入基于多尺度胶囊网络的分类网络与回归网络中； S4、通过深度可分离卷积与动态路由算法技术，分别计算出最终所需得到的锚框类别预测矩阵与目标物体预测框坐标的四元组向量。

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