买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于分层特征对齐的多模态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：CN121477213B 。

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：202610025894.2，技术领域涉及：G01S15/86；该发明授权基于分层特征对齐的多模态水下目标检测方法及系统是由刘洺辛;谢俊杰;吴宇杰;郑志飞;杨万智;孔庆耀;盛昱秋;邹利兰设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层特征对齐的多模态水下目标检测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，具体涉及一种基于分层特征对齐的多模态水下目标检测方法及系统；方法包括：获取水下声呐图像和光学图像；通过双流骨干网络分别提取声呐和光学特征；通过局部增强模块抑制背景噪声并增强关键特征；通过分层对齐模块将特征分解为低频和高频分量，并利用可变形卷积建立跨模态特征对应关系；通过融合模块生成多模态融合特征；通过检测头进行目标检测。本发明解决了水下声呐与光学图像因成像原理差异导致的特征不对齐问题，实现了自适应跨模态特征对齐与高效融合，显著提升了水下目标检测的精度和鲁棒性。

本发明授权基于分层特征对齐的多模态水下目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层特征对齐的多模态水下目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取待检测的水下声呐图像和光学图像，以及训练好的多模态目标检测网络；其中，所述多模态目标检测网络包含双流特征提取骨干、局部增强模块、分层对齐融合模块和检测头； S200，将所述声呐图像和光学图像输入所述多模态目标检测网络，通过所述双流特征提取骨干分别提取声呐特征和光学特征；通过所述局部增强模块对所述声呐特征和光学特征进行背景抑制和通道增强，得到增强后的声呐特征和光学特征；通过所述分层对齐融合模块将增强后的声呐特征和光学特征分别分解为低频特征和高频特征，并利用可变形卷积建立低频特征之间和高频特征之间的跨模态对应关系，得到对齐融合特征；通过所述检测头基于所述对齐融合特征进行目标检测，输出检测结果； S200中，所述通过所述分层对齐融合模块将增强后的声呐特征和光学特征分别分解为低频特征和高频特征，包括： S231，将增强后的声呐特征输入至所述分层对齐融合模块的低频核心提取器，提取声呐低频特征；将增强后的声呐特征输入至所述分层对齐融合模块的高频细节提取器，提取声呐高频特征； S232，将增强后的光学特征输入至所述分层对齐融合模块的低频核心提取器，提取光学低频特征；将增强后的光学特征输入至所述分层对齐融合模块的高频细节提取器，提取光学高频特征； S200中，所述利用可变形卷积建立低频特征之间和高频特征之间的跨模态对应关系，得到对齐融合特征，包括： S241，对所述声呐低频特征和光学低频特征分别进行卷积操作，生成低频声学偏移参数和低频光学偏移参数；将所述低频声学偏移参数和低频光学偏移参数分别输入可变形卷积层，对所述声呐低频特征和光学低频特征进行对齐处理，得到低频声学对齐特征和低频光学对齐特征； S242，对所述声呐高频特征和光学高频特征分别进行卷积操作，生成高频声学偏移参数和高频光学偏移参数；将所述高频声学偏移参数和高频光学偏移参数分别输入可变形卷积层，对所述声呐高频特征和光学高频特征进行对齐处理，得到高频声学对齐特征和高频光学对齐特征； S243，将所述低频声学对齐特征、低频光学对齐特征、高频声学对齐特征和高频光学对齐特征进行特征融合后，通过多层卷积逐步压缩通道维度，得到对齐融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东海洋大学，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。