中国海洋大学管文峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于改进YOLOv8-pose神经网络的速度谱智能拾取方法、介质和设备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：CN121392308B 。
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：202511958977.9，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于改进YOLOv8-pose神经网络的速度谱智能拾取方法、介质和设备是由管文峰;徐秀刚;宋鹏;童思友设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOv8-pose神经网络的速度谱智能拾取方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv8‑pose神经网络的速度谱智能拾取方法、介质和设备，属于地球物理勘探技术领域。该方法将传统速度分析问题转化为图像目标与关键点检测，把速度谱中的能量团视为检测目标、把对应的拾取点作为关键点。在保持原有高效检测与关键点回归能力的基础上改进YOLOv8‑pose网络，首先将主干网络部分的SPPF模块替换为SPPELAN模块；其次在检测头部分使用Pose检测头并同时输出能量团的边界框和对应拾取点的坐标。此外，网络训练时采用置信度损失、边界框回归与关键点回归的联合损失。本发明还提了运行所述方法的介质和设备，能够实现高精度、高效率的速度谱拾取。
本发明授权基于改进YOLOv8-pose神经网络的速度谱智能拾取方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8-pose神经网络的速度谱智能拾取方法，其特征在于，所述方法包括： 1构建改进的YOLOv8-pose网络模型；该网络由主干网络、颈部网络以及检测头三部分组成，将速度谱能量团视为检测目标，将速度拾取点作为其对应的检测关键点，网络结构中的SPPF模块替换为SPPELAN模块； 2制作速度谱数据集； 3网络模型训练与损失函数设计；使用2中的速度谱数据集对所述1中构建的网络模型进行训练，获得最佳的模型训练权重；所述网络模型中的损失函数由置信度损失、边界框损失以及关键点损失构成； 所述网络模型中的关键点损失采用L1Loss，直接对关键点的回归误差进行求和，公式如5所示： ； 式中，N为检测到的能量团数量；K为每个能量团的关键点数量，数值为1；，是第i个目标第k个关键点的真实坐标；，是第i个目标第k个预测出的关键点坐标； 4速度谱智能拾取；使用训练完成后的网络模型进行智能拾取。
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