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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速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：CN119624957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510153193.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速检测方法是由沈贺;徐崧博;杨益新设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速检测方法，属于海底线缆检测技术领域，包括以下步骤：步骤一、建立神经网络模型；步骤二、数据融合增强：对现有公开侧扫声纳图像数据进行数据融合增强，生成实验用数据集；步骤三、数据集标注：对数据集进行标注；步骤四、模型训练：对神经网络进行训练；步骤五、模型测试：利用实测数据对训练后的网络模型进行测试；本发明，通过建立神经网络模型，并对现有公开侧扫声纳图像数据进行数据融合增强，生成实验用数据集，对数据集进行标注和对神经网络进行训练，利用实测数据对训练后的网络模型进行测试，该方法结合数据增强方法，实现神经网络的零样本训练与快速检测。

本发明授权一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种侧扫声纳图像海底线缆零样本快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立神经网络模型，所述神经网络模型由四个Conv层、三个C2f层、一个CBAM注意力层和一个OBB‑Head组成；Conv为集成卷积层，依次由一个二维卷积层、批量归一化层和损失函数层组成，能够对图像进行特征提取，并且提供非线性映射；所述C2f层包含Conv、Split层、Bottleneck层和Concat层； 步骤二、数据融合增强：对现有公开侧扫声纳图像数据进行数据融合增强，生成实验用数据集，具体为通过单张海底线缆侧扫声纳图像进行截取、旋转和平滑，获得边缘平滑的侧扫声纳线缆图，然后与公开的侧扫声纳海底地形图进行融合，获取更多与实测图像形似的仿真海底线缆侧扫声纳图像； 步骤三、数据集标注：用X‑AnyLabeling对自制数据集进行旋转框标注，标注后数据标签格式为：，其中，Class是目标类别，x1、y1为标注框右上角坐标，x2、y2为标注框右下角坐标，x3、y3为标注框左上角坐标，x4、y4为标注框左下角坐标； 步骤四、模型训练：对神经网络进行训练； 步骤五、模型测试：利用实测数据对训练后的网络模型进行测试。

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