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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种水下模糊图像目标检测方法和装置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：CN120833548B 。

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：202511344476.1，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下模糊图像目标检测方法和装置是由梁桥康;杨世涌;秦海;吴坤宁设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下模糊图像目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下模糊图像目标检测方法和装置，方法包括：收集水下模糊图像数据集，对图像中的目标物进行类别标注和边界框标注；通过对YOLO11n改进以搭建神经网络模型，并使用已标注的数据集进行训练以得到目标检测模型；其中，对YOLO11n改进包括：1将特征提取网络第3、4、5个CBS替换为混合池化卷积模块，2对特征提取网络的SPPF改进：在第1个CBS与第1个最大池化之间，增加1个混合池化操作并作为SPPF中Concat的1个残差输入分支；使用得到的目标检测模型对待检测的水下模糊图像进行目标检测，输出带边界框的图像及边界框内目标类别。本发明可以提高水下场景中模糊图像检测的准确性和效率。

本发明授权一种水下模糊图像目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种水下模糊图像目标检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集水下模糊图像数据集，对图像中的目标物进行类别标注和边界框标注，得到已标注数据集； 步骤2，搭建神经网络模型，并使用已标注的数据集对搭建好的神经网络模型进行训练，得到目标检测模型； 其中，所述神经网络模型是对YOLO11n改进得到，改进包括：1将YOLO11n的特征提取网络的第3、4、5个CBS模块替换为混合池化卷积模块，2对YOLO11n的特征提取网络的SPPF模块进行改进：在SPPF模块的第1个CBS模块与第1个最大池化之间，增加1个混合池化操作并作为SPPF模块中Concat的1个残差输入分支； 所述神经网络模型对YOLO11n的改进还包括：针对YOLO11n的特征提取网络第1个C3K2模块所得到的特征图P2，在YOLO11n的特征融合网络最下层增加1条连接路径：对特征图P2和自上而下最后得到的特征图进行处理和拼接，再自下而上进行融合处理； 基于YOLO11n改进后的特征融合网络，包括分为自上而下路径和自下而上路径两个部分； 所述自上而下路径，从特征提取网络的最顶层输出X5开始上采样操作，所述上采样操作从输入到输出依次包括最近邻上采样、Concat模块、C3K2模块，通过3次上采样操作依次生成特征图X4、X3、X2；其中每次上采样操作的Concat模块，将最近邻上采样得到的特征图与特征提取网络提取所得对应大小的特征图P4、P3、P2通过横向连接进行特征融合； 所述自下而上路径从自上而下路径的最下层输出开始下采样操作，所述下采样操作从输入到输出依次包括CBS模块、Concat模块、C3K2模块，通过3次下采样操作依次生成特征图F3、F4、F5，作为检测模块的输入；其中每次下采样操作的Concat模块，将CBS模块得到的特征图与自上而下路径对应大小的特征图X3、X4、X5通过横向连接进行特征融合； 步骤3，使用训练得到的目标检测模型，对待检测的水下模糊图像进行目标检测，输出带边界框的图像以及边界框内的目标类别。

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