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龙图腾网获悉中水三立数据技术股份有限公司申请的专利基于改进SSD模型的漂浮物识别方法及储存介质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：CN115690491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211285968.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进SSD模型的漂浮物识别方法及储存介质是由常仁凯;吴涛;刘玲;程谦;黄琼花;褚小强设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SSD模型的漂浮物识别方法及储存介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进SSD模型的漂浮物识别方法，该基于改进SSD模型的漂浮物识别方法将图像数据输入优化的SSD模型识别图像中目标漂浮物，其中优化的SSD模型的训练过程包括采集原始的水面图像数据打乱处理后得到原始样本集；对原始样本集中的原始样本做图像增强处理得到拓展样本集；对拓展样本集中的拓展样本人工标注漂浮物信息；采用拓展样本集中的样本数据对预训练的优化的SSD模型进行模型训练，优化的SSD模型中包括多层小目标检测层。该基于改进SSD模型的漂浮物识别方法通过对水面图像数据的增强处理过程以及采用小目标优化的SSD模型，可以较好的剔除训练图像中的规律性差异，避免影响模型精度。而轻量化的SSD检测方法，可以满足检测的实时性要求。

本发明授权基于改进SSD模型的漂浮物识别方法及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SSD模型的漂浮物识别方法，其特征在于， 包括如下步骤： 获取由图像采集设备采集的监控水域的图像数据； 对所述图像数据进行预处理形成符合改进SSD模型的输入图像数据； 将所述输入图像数据输入训练后的改进SSD模型以识别图像数据中的目标漂浮物，其中，所述改进SSD模型在SSD模型的基础上至少包括一个用于针对性检测漂浮物目标的小目标检测层， 所述小目标检测层为三层，依次设置在所述改进SSD模型的VGG基础网络的池化层之后，在所述小目标检测层后还设置有两层卷积特征层；所述小目标检测层分别经过一个膨胀率为1、两个膨胀率为3、两个膨胀率为5的空洞卷积聚合而成；所述小目标检测层还包括依次设置的3*1卷积层与1*1卷积层； 所述改进SSD模型的训练过程为： 获取包含漂浮物的图像数据打乱顺序处理后得到原始样本集； 对原始样本集中的图像数据做图像增强处理得到拓展样本集； 人工标注拓展样本集中的图像数据中的漂浮物信息得到标注好的训练样本集； 采用训练样本集对所述改进SSD模型进行训练。

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