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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储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：CN116935202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310774209.2，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储介质是由吴正兴;武志亨;王健;鲁岳;周超;谭民设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将采集的水下图像输入目标检测模型中，得到目标检测模型输出的目标识别结果；目标检测模型通过以下方式训练得到：基于水下图像合成方法，将样本陆地域数据集中的样本陆地图像转换为合成的水下图像；基于合成的水下图像以及第一标签，对感知模型进行预训练；基于样本水下域数据集对预训练后的感知模型进行微调，得到目标检测模型。本发明提供的水下图像的目标识别方法，将陆地图像转换为合成的水下图像，利用合成的水下图像对感知模型进行预训练，以及利用样本水下图像对感知模型进行微调得到目标检测模型，通过该目标检测模型可以实现准确的水下图像的目标识别。

本发明授权水下图像的目标识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下图像的目标识别方法，其特征在于，包括： 将采集的水下图像输入目标检测模型中，得到所述目标检测模型输出的目标识别结果； 所述目标检测模型通过以下方式训练得到： 基于水下图像合成方法，将样本陆地域数据集中的样本陆地图像转换为合成的水下图像；所述样本陆地域数据集包括所述样本陆地图像和所述样本陆地图像对应的第一标签； 基于所述合成的水下图像以及所述第一标签，对感知模型进行预训练； 基于样本水下域数据集对预训练后的感知模型进行微调，得到所述目标检测模型； 所述基于所述合成的水下图像以及所述第一标签，对感知模型进行预训练，包括： 将所述合成的水下图像输入所述感知模型，得到所述感知模型输出的第一预测结果； 基于所述第一预测结果和所述第一标签，确定第一损失函数； 基于所述第一损失函数对所述感知模型进行迭代训练，在确定所述第一损失函数最小的情况下，得到预训练后的感知模型； 所述预训练后的感知模型的参数的表达式如下： 其中，θ表示预训练后的感知模型的参数，nl表示样本陆地图像的数量，表示样本陆地图像，表示第一标签，SUG表示转换函数，M表示感知模型，表示第一损失函数； 所述样本水下域数据集包括样本水下图像和所述样本水下图像对应的第二标签； 所述基于样本水下域数据集对预训练后的感知模型进行微调，得到所述目标检测模型，包括： 将所述样本水下图像输入所述预训练后的感知模型，得到所述预训练后的感知模型输出的第二预测结果； 基于所述第二预测结果和所述第二标签，确定第二损失函数； 基于所述第二损失函数对所述预训练后的感知模型进行迭代训练，在确定所述第二损失函数最小的情况下，得到所述目标检测模型； 所述目标检测模型的参数的表达式如下： 其中，θ*表示目标检测模型的参数，nu表示样本水下图像的数量，表示样本水下图像，表示第二标签，M′表示预训练后的感知模型，表示第二损失函数； 其中，所述第一标签和第二标签包括目标检测任务中的物体位置信息和类别信息。

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