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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法及系统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：CN116543295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310366420.0，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法及系统是由周昕;吴至伟;范小婷设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法及系统，涉及深度学习图像处理技术领域，接收图像增强数据集UIE和水下目标检测数据集URPC，对UIE和URPC进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；将预处理后的UIE的水下图像输入预先建立的水下成像模型内进行增强，得到清晰的水下图像，将URPC的图像输入预先建立的水下成像模型内，得到增强图像；将效果最好的水下图像和增强图像标记为权重文件，并对权重文件进行保存；将权重文件和训练集、验证集和测试集输入预先建立的轻量化水下目标检测模型内，最终输出包含水下目标检测框的图像，对水下目标检测框内的目标进行识别和标记，计算平均精度。

本发明授权一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于退化图像增强的轻量化水下目标检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收图像增强数据集UIE和水下目标检测数据集URPC，对UIE和URPC进行预处理，并将预处理后的UIE和URPC划分为训练集、验证集和测试集； 将预先建立的水下成像模型嵌入UWCNN-SD网络，并将预处理后的UIE数据集中的水下图像输入UWCNN-SD网络训练，通过原始水下图像和真实图像训练网络，保存训练好的权重，并将权重载入UWCNN-SD网络，URPC数据集输入训练好的UWCNN-SD网络，得到清晰的水下图像； 将清晰的水下图像、训练集、验证集和测试集输入预先建立的轻量化水下目标检测模型内，最终输出包含水下目标检测框的图像，对水下目标检测框内的目标进行识别和标记，计算平均精度得到检测结果； 所述轻量化水下目标检测模型通过将YOLOV5中的特征提取网络替换为GhostNet轻量化模块，提取到尺寸不同的三个特征图，在颈部添加CA注意力机制，然后将三个不同尺度的特征图分别输入到三个分类回归层进行预测； 所述的CA注意力机制包含以下三个操作： 信息嵌入操作：对于给定的一个输入特征图，使用全局平均池化分别沿着特征图的水平方向和垂直方向进行池化操作，得到两个嵌入后的信息特征图，水平方向使用H×1的池化核，将H×W×C的输入特征通过全局平均池化操作得到H×1×C的信息特征图，公式如下所示： 垂直方向即Y方向使用1×W的池化核，将H×W×C的输入特征通过全局平均池化操作得到1×W×C的信息特征图，公式如下所示： 注意力生成操作：将上一步生成的两个信息特征图和，沿着空间维度进行拼接，再经过1×1卷积操作和激活函数；之后沿着空间维度进行分片操作得到两个分离的特征图，再分别对两个分离的特征图进行变换和激活函数，得到两个注意力向量和，公式如下所示： 其中， 特征图校正操作：上一步操作得到两个注意力向量∈C×H×1和∈C×1×W，将其进行广播变换到C×H×W的维度后与经过残差操作的输入特征图进行对应位置相乘操作，得到最后的注意力特征。

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