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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于声光融合的水下目标检测识别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：CN116452965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310376073.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于声光融合的水下目标检测识别方法是由葛慧林;戴跃伟;连静;朱志宇;王彪;欧阳佳力;郭辰凯设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声光融合的水下目标检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声光融合的水下目标检测识别方法，包括以下步骤：获取同一水下目标的光学图像和声学图像，采用基于风格转移的数据增强方法，得到具有声学图像风格的转移图像，将一张光学图像和该光学图像对应的具有声学图像风格的转移图像的转移图像作为一组声光融合数据，以此构建得到声光融合数据集；构建复合连接的可重参数化主干网络；采用声光融合数据集对复合连接的可重参数化主干网络进行训练，得到可用的水下目标检测识别模型；采用可用的水下目标检测识别模型，实现水下目标检测。

本发明授权一种基于声光融合的水下目标检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声光融合的水下目标检测识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取同一水下目标的光学图像和声学图像，采用基于风格转移的数据增强方法，得到具有声学图像风格的转移图像，将一张光学图像和该光学图像对应的具有声学图像风格的转移图像的转移图像作为一组声光融合数据，以此构建得到声光融合数据集； 构建复合连接的可重参数化主干网络； 采用声光融合数据集对复合连接的可重参数化主干网络进行训练，得到可用的水下目标检测识别模型； 采用可用的水下目标检测识别模型，实现水下目标检测； 其中，所述复合连接的可重参数化主干网络包括基干层、瓶颈层、第一检测头、第二检测头和第三检测头； 所述基干层包括用于提取光学图像的特征数据的第一特征提取网络和用于提取具有声学图像风格的转移图像的特征数据的第二特征提取网络；所述第一特征提取网络和第二特征提取网络结构相同，均由MobileOne块和若干卷积层依次串联构成；取第一特征提取网络和第二特征提取网络中倒数第一、第二、第三卷积层提取到的特征数据作为基干层的输出； 所述瓶颈层包括第一Fusion模块、第二Fusion模块、第三Fusion模块、第一ELAN模块、第二ELAN模块、第三ELAN模块、第四ELAN模块和SPPCSPC模块； 第一特征提取网络倒数第三卷积层提取到的特征数据和第二特征提取网络倒数第三卷积层提取到的特征数据输入至第一Fusion模块； 第一特征提取网络倒数第二卷积层提取到的特征数据和第二特征提取网络倒数第二卷积层提取到的特征数据输入至第二Fusion模块； 第一特征提取网络倒数第一卷积层提取到的特征数据和第二特征提取网络倒数第一卷积层提取到的特征数据输入至第三Fusion模块； 第一Fusion模块、第二Fusion模块和第三Fusion模块输出的融合特征数据分别作为第一ELAN模块、第二ELAN模块和SPPCSPC模块的输入； 取第一ELAN模块输出的特征数据和第二ELAN模块输出的特征数据作为第三ELAN模块的输入； 取第三ELAN模块输出的特征数据和SPPCSPC模块输出的特征数据作为第四ELAN模块的输入； 第二ELAN模块输出的特征数据输入至第一检测头，所述第一检测头输出第一预测框； 第三ELAN模块输出的特征数据输入至第二检测头，所述第二检测头输出第二预测框； 第四ELAN模块输出的特征数据输入至第三检测头，所述第三检测头输出第三预测框； 所述采用基于风格转移的数据增强方法，得到具有声学图像风格的转移图像，具体包括： 利用深度神经网络，对光学图像中的水下目标进行标记和注释，得到具有真实边界框和标记的光学图像，以及对应的注释文件； 对具有真实边界框和标记的光学图像依次进行自动色阶处理、颜色反转处理和灰度调整，得到处理后的光学图像； 以声学图像的背景作为风格图像，以处理后的光学图像作为内容图像，将风格图像和内容图像输入至风格转移网络中，得到具有声学图像风格的转移图像； 其中，所述风格转移网络是利用风格图像和内容图像，是最小化式2所示的损失函数训练得到的； La,f,p＝α×Lstylep,f+β×Lcontenta,f2 其中，La,f,p表示损失函数，Lstylep,f表示具有声学图像风格的转移图像f在风格方面与声学图像的背景p更相似，Lcontenta,f表示具有声学图像风格的转移图像f在内容方面与光学图像a更相似；f表示具有声学图像风格的转移图像，p表示声学图像的背景，a表示光学图像。

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