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龙图腾网获悉先进操作系统创新中心(天津)有限公司申请的专利基于声呐图像的AI水下目标检测与定位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：CN115496997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211310284.5，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于声呐图像的AI水下目标检测与定位方法是由韩福海;魏越;刘丽欣;王文成;张要辉设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声呐图像的AI水下目标检测与定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于声呐图像的AI水下目标检测与定位方法，包括如下步骤：对水下目标进行声呐图像数据采集、数据预处理及数据增强，为后续训练测试做准备；对水下目标检测进行训练测试；基于SLAM算法对水下环境进行同步建图并对目标设备进行定位。本发明基于深度学习在水下目标检测识别的成功应用，能够将目标从复杂的海洋环境背景中准确分割出来，此方向必将引领水下目标识别领域的技术突破；同时，深度学习在水下SLAM中的成功应用，也将使自主水下机器人能够更准确地理解所处作业区域的外部环境，从而提升水下作业的自动化水平。

本发明授权基于声呐图像的AI水下目标检测与定位方法在权利要求书中公布了：1.基于声呐图像的AI水下目标检测与定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：对水下目标进行声呐图像数据采集、数据预处理及数据增强，为后续训练测试做准备； 步骤S2：对水下目标检测进行训练测试； 步骤S3：基于SLAM算法对水下环境进行同步建图并对目标设备进行定位； 采用yolov5网络对步骤S1处理后的声呐图像进行AI学习训练，包括： 步骤S211：加载预训练的yolov5网络，冻结特征提取层，修改网络输出层，将针对可见光图像的80分类调整为针对声呐图像的单一目标； 步骤S212：进行迁移训练学习，待准确率达到预期值后，解冻特征提取层，进行网络微调； 步骤S213：减小特征提取层维度，将输出结果与步骤S212训练好的模型结果进行损失计算，完成网络蒸馏； 所述步骤S3中，采用ORB-SLAM3架构提供的算法对水下环境进行同步建图并对目标设备进行定位，同时，基于SuperPoint与SuperGlue进行声呐图像特征提取与匹配训练； 所述步骤S3包括： 步骤S31：基于SuperPoint网络对经步骤S2处理后的水下目标声呐图像集进行AI学习训练，提取特征点和描述子； 步骤S32：基于SuperGlue模型，基于所提取到的特征点和描述子，对声呐图像进行定位与建图； 所述步骤S31包括： 步骤S311：针对采集的声呐图像数据集，使用预训练好的BaseDetector网络提取角点； 步骤S312：对所采集的声呐图像数据集进行几何变换得到新的图片，得到已知位姿关系图片对； 步骤S313：加载预训练模型SuperPoint和参数，把经过几何变换的图片的变换前的图片输入网络，提取特征点和描述子，根据所提取的特征点和描述子，结合步骤S311所获取的网络提取角点，进行迁移学习。

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