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龙图腾网获悉安徽大学;安徽博微广成信息科技有限公司申请的专利基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别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：CN117058544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311026196.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法是由唐俊;张崌之;孙鑫;王国庆;葛新科;赵全祐设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法，包括：1、获取监控相机拍摄的水面漂浮物图片；2、构建基于双边特征提取的语义分割网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的水面区域；3、构建基于多层次特征融合的水面漂浮物病害检测网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的漂浮物区域；4、本发明能对水面漂浮物图像分割出水面区域并检测出漂浮物区域。本发明能避免非水面区域干扰，从而能更精准的漂浮物检测，同时检测模型结构设计轻量化，运行速度快，计算资源占用少。

本发明授权基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、水面漂浮物数据的预处理： 步骤1.1、获取水面漂浮物图像集记为I＝{I1，I2，…，It，…，IT}；其中，It表示第t张水面漂浮物图像；T为水面漂浮物图像的总数，对水面漂浮物图像集I中的水面区域进行标注，从而得到水面区域图像记为a＝{a1，a2，…，at，…，aT}；其中，at表示第t张水面漂浮物图像It所标注的水面区域图像； 步骤1.2、对所述水面漂浮物图像集I中的水面漂浮物进行标注，并得到标签图像b＝{b1，b2，…，bt，…，bT}；其中，bt表示第t张水面漂浮物图像It所标注的水面漂浮物； 步骤2、搭建基于双边特征提取的语义分割网络，依次包括：双边特征提取模块，双边聚合模块： 步骤2.1、所述双边特征提取模块对所述第t张水面漂浮物图像It进行处理，得到语义特征图St； 步骤2.2、所述双边聚合模块对语义特征图St进行处理，得到多尺度融合特征图Qt； 步骤2.3、利用式1所示的交叉熵损失构建分割损失函数 式1中，qt，i表示多尺度融合特征Qt中的第i个像素点，xt，i表示水面区域图像at中第i个像素点；n表示像素点的总个数； 步骤3、搭建基于多层次特征融合的水面漂浮物病害检测网络，依次包括：骨干网络，金字塔模块、自校准模块； 步骤3.1、所述骨干网络是基于ResNet101网络，并依次包括：第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四卷积块和第五卷积块； 将所述多尺度融合特征Qt与第t张水面漂浮物图像It相乘后，得到仅包含水面区域的图像Xt，并输入所述骨干网络中，从而依次经过五个卷积块的处理后，将第三个卷积块，第四个卷积块和第五个卷积块输出的特征进行融合，并得到骨干网路输出的漂浮物卷积特征图Ot； 步骤3.2、所述金字塔模块由J种不同尺度的卷积金字塔构成，并对漂浮物卷积特征图Ot进行J种不同尺度的池化操作，得到J种不同尺寸的金字塔特征图其中，表示第j种尺寸的金字塔特征图； 将输入所述自校准模块中，并依次经过二维卷积、归一化、上采样操作，以恢复至漂浮物卷积特征图Ot的尺寸，并得到J种尺度漂浮物特征图其中，表示第j种尺度的漂浮物特征图； 所述自校准模块对J种尺度漂浮物特征图进行叠加，从而得到漂浮物特征图Ut； 步骤3.3、利用式2所示的基于单类分类的特征损失构建分类损失函数 式2中，ut，i表示漂浮物特征Ut中的第i个像素点，yt，i表示水面漂浮物bt中的第i个像素点； 步骤4、基于水面漂浮物图像样本数据集I＝{I1，I2，…，It，…，IT}，对水面分割网络、水面漂浮物检测网络进行多轮训练，并计算损失函数和用以更新网络参数，直到损失函数收敛为止，最终得到训练好的水面分割网络、水面漂浮物检测网络，其中，水面分割模型用于对水面漂浮物图像进行分割，得到水面漂浮物图像的水面区域；异常检测模型对水面漂浮物图像的水面区域进行异常检测，得到漂浮物区域。

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