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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于多维特征协作融合的舰船尾迹检测方法及系统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：CN118941965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411406975.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多维特征协作融合的舰船尾迹检测方法及系统是由熊盛武;刘彦凯;陈亚雄设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征协作融合的舰船尾迹检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征平衡融合技术的舰船尾迹检测方法及系统，属于海洋检测技术领域，本发明通过在深度神经网络中的特征融合部分采用多维特征协作融合进行特征融合，具体的将多维特征嵌入式高斯非局部注意部分输出的第一特征图和和多维协作注意力输出的第二特征进行融合，得到最终的特征图，并进行特征定位和分类，本发明利用多维特征协作融合让网络将低维到高维的特征同时融合，有助于解决现有技术中单阶段目标检测特征金字塔中存在的特征层不一致问题，获得更好的特征融合效果。

本发明授权基于多维特征协作融合的舰船尾迹检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征协作融合的舰船尾迹检测方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤S1：输入需要检测的遥感图像，进行图像预处理，形成预处理图像集； 步骤S2：将预处理图像集中每一张遥感图像通过深度卷积神经网络的特征提取部分提取特征，将图像数据映射到特征空间，得到特征图； 步骤S3：通过深度卷积神经网络的多维特征协作融合部分对特征图进行特征的平衡融合，所述多维特征协作融合部分对特征图进行特征的平衡融合包括将特征图分别输入多维特征嵌入式高斯非局部注意部分和多维协作注意力部分得到第一特征图和第二特征图，将第一特征图和第二特征图进行加操作，得到最终的特征图；所述步骤S3中将特征图输入多维特征嵌入式高斯非局部注意部分得到第一特征图包括： 步骤S311：将特征图进行特征缩放处理，得到多个尺寸一致的特征图，所述多个尺寸一致的特征图的尺寸与特征图中间层的尺寸一致； 步骤S312：将多个尺寸一致的特征图进行语义特征平衡处理，将尺寸一致的多个特征图求平均值得到一张特征图C，将第层的特征记为，多层特征的个数记为，的最小值和最大值记为和，特征图C的计算公式为： ; 步骤S313：将特征图经过嵌入式高斯非局部注意和特征缩放处理，得到多维特征嵌入式高斯非局部注意部分输出的第一特征图；所述步骤S3中将特征图输入多维协作注意力部分得到第二特征图包括： 将特征图进行全局最大池化、全局标准差池化和深度可分离卷积处理，得到多维特征协作注意力部分输出的第二特征图； 步骤S4：通过深度卷积神经网络的检测回归部分根据最终的特征图得到遥感图像数据的特征定位和分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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