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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于声纳图像辅助光学图像的目标识别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：CN121459148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610008610.9，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于声纳图像辅助光学图像的目标识别方法及系统是由刘洺辛;吴宇杰;李瑞鑫;钟行;李军豪;林聪设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声纳图像辅助光学图像的目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水下目标检测技术领域，具体涉及一种基于声纳图像辅助光学图像的目标识别方法及系统；方法包括：获取水下光学图像和声纳图像，输入双流多尺度特征提取骨干网络，生成光学多尺度特征图和声纳多尺度特征图；通过光学‑声纳自适应特征融合模块对多尺度特征图进行处理，生成增强的多模态融合特征；将多模态融合特征输入检测头，输出水下目标检测结果；本发明有效解决了光学‑声纳图像模态异构和空间失配问题，显著提高了水下目标检测的精度和鲁棒性。

本发明授权基于声纳图像辅助光学图像的目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声纳图像辅助光学图像的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取水下光学图像、声纳图像以及训练好的水下光学-声纳注意力融合检测网络；其中，所述水下光学-声纳注意力融合检测网络包含双流多尺度特征提取骨干网络、光学-声纳自适应特征融合模块以及检测头； S200，将所述水下光学图像和声纳图像输入双流多尺度特征提取骨干网络，通过所述双流多尺度特征提取骨干网络中的动态蛇形卷积模块对所述光学图像和声纳图像分别进行特征提取，生成光学初步特征图和声纳初步特征图；通过所述双流多尺度特征提取骨干网络中的增强空间金字塔池化模块对所述光学初步特征图和所述声纳初步特征图进行多尺度特征融合，生成光学多尺度特征图和声纳多尺度特征图； S300，通过所述光学-声纳自适应特征融合模块对所述多尺度特征进行处理，生成增强的多模态融合特征； S400，将所述多模态融合特征输入所述检测头，输出水下目标检测结果； S200中，所述通过所述双流多尺度特征提取骨干网络中的增强空间金字塔池化模块对所述光学初步特征图和所述声纳初步特征图进行多尺度特征融合，生成光学多尺度特征图和声纳多尺度特征图，包括： S221，对输入的初步特征图进行自适应全局最大池化和自适应全局平均池化双分支处理，其中，自适应全局最大池化和自适应全局平均池化的池化窗口实际尺寸均通过计算池化窗口的实际高度和实际宽度确定，池化窗口的实际高度为输入特征图的高度与输出特征图的高度的比值向上取整的结果，池化窗口的实际宽度为输入特征图的宽度与输出特征图的宽度的比值向上取整的结果； S222，对所述初步特征图进行多层局部特征提取； S223，将自适应全局最大池化结果、自适应全局平均池化结果以及多层局部特征提取结果在通道维度上进行拼接和融合，生成多尺度特征图； S300中，所述光学-声纳自适应特征融合模块包括光学-声纳跨模态注意力子模块和光学-声纳金字塔注意力子模块，所述通过所述光学-声纳自适应特征融合模块对所述多尺度特征进行处理，生成增强的多模态融合特征，包括： S310，将所述光学多尺度特征图和声纳多尺度特征图输入所述光学-声纳跨模态注意力子模块，通过通道注意力机制和多尺度特征融合生成初步增强的光学特征和初步增强的声纳特征； S320，将所述初步增强的光学特征和初步增强的声纳特征输入所述光学-声纳金字塔注意力子模块，通过多尺度空间注意力融合生成统一注意力权重，并基于所述统一注意力权重对光学特征和声纳特征进行双向增强，得到增强的多模态融合特征。

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