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龙图腾网获悉泉州津大智能研究院有限公司申请的专利基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类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：CN121640193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610147282.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类方法是由马子轩;张维佳;马芸菲;侯飞;周策;支文海;沙书泽;赵禹棋;罗雪婷设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类方法，包括如下步骤：步骤S1、拍摄船舶图像以获取训练数据集；步骤S2、构建分类模型，分类模型包括具有多级倒残差块的特征提取网络和实现多层级特征融合的特征金字塔网络，特征提取网络在深层大通道数倒残差块采用协同模块、在浅层小通道数倒残差块使用SE注意力模块，协同模块包括连接的方向分支和空间注意力分支、以及通道注意力分支，特征金字塔网络将特征提取网络所提取的多层级特征进行融合；步骤S3、利用训练数据集对分类模型进行训练。本发明兼顾了分类精度与速度。

本发明授权基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类方法在权利要求书中公布了：1.基于方向感知多尺度特征融合的船舶锈迹分类方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、拍摄船舶图像以获取训练数据集； 步骤S2、构建分类模型，分类模型包括具有多级倒残差块的特征提取网络和实现多层级特征融合的特征金字塔网络，特征提取网络在深层大通道数倒残差块采用协同模块、在浅层小通道数倒残差块使用SE注意力模块，协同模块包括连接的方向分支和空间注意力分支、以及通道注意力分支，特征金字塔网络将特征提取网络所提取的多层级特征进行融合； 步骤S3、利用训练数据集对分类模型进行训练； 所述步骤S2中，所述特征提取网络为MobileNetV3网络，所述倒残差块采用深度卷积、逐点卷积和标准卷积的组合，所述倒残差块配置不同的输入通道数、扩展通道数和输出通道数，当扩展通道数大于设定的M1时为深层大通道数倒残差块，否则为浅层小通道数倒残差块； 所述步骤S2中，所述方向分支通过分组卷积提取方向特征图，其中，X为协同模块的输入特征图，为激活函数，为批量归一化操作，为方向卷积权重，表示卷积计算； 所述步骤S2中，所述空间注意力分支首先使用1×1卷积将方向特征图压缩为单通道特征图，然后对单通道特征图并行执行双通道池化，得到最大池化结果和平均池化结果，最后计算空间权重，其中，表示核尺寸为1×1的卷积操作，表示以单通道特征中点i,j为中心的局部邻域，表示邻域内像素数量，为Sigmoid函数，为核尺寸为5×5的卷积操作，，为拼接操作，指由单通道特征图上各点的最大池化结果构成的集合，指由单通道特征图上各点的平均池化结果构成的集合。

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