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龙图腾网获悉广州海洋地质调查局申请的专利一种水下目标探测识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120236190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510395209.0，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下目标探测识别方法、装置、电子设备及存储介质是由陈家乐;张诗;姚会强;周昊仪;李勇航设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下目标探测识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下目标探测识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取水下图像数据；基于水下图像数据，通过环形动态优化算法对预设的神经网络模型进行参数优化得到特征提取模型；基于特征提取模型输出的特征图像数据结合标注信息，对预设的区域卷积神经网络进行目标检测训练，得到目标检测模型；利用特征提取模型和目标检测模型，对待识别水下图像进行目标探测识别，得到目标检测结果。本发明实施例通过精确控制特征提取和目标检测的过程，实现了高效和准确的目标检测，特别是在复杂和密集的水下环境中，有效地提高了目标检测模型的性能，实现更为精准和高效的水下目标识别，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种水下目标探测识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下目标探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水下图像数据；所述水下图像数据带有针对水下环境中目标的标注信息； 基于所述水下图像数据，通过环形动态优化算法对预设的神经网络模型进行参数优化得到特征提取模型；其中，所述特征提取模型根据所述水下图像数据的处理结果为特征图像数据； 基于所述特征图像数据结合所述标注信息，对预设的区域卷积神经网络进行目标检测训练，得到目标检测模型； 利用所述特征提取模型和所述目标检测模型，对待识别水下图像进行目标探测识别，得到目标检测结果； 其中，所述方法还包括以下步骤： 基于黎曼流形优化的生成对抗网络对所述水下图像数据进行数据扩充； 其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器；所述方法还包括以下步骤： 初始化所述生成器的第一参数和所述判别器的第二参数； 根据所述标注信息确定环境参数，对所述环境参数进行编码处理，得到编码向量；所述环境参数包括所述水下环境中所述目标的数量、水下深度和平均尺寸； 将所述编码向量与所述水下图像数据的随机噪声向量合并作为所述生成器的输入数据； 基于所述第一参数，通过所述生成器根据所述输入数据处理得到生成图像；基于所述生成图像构建生成器损失； 基于所述第二参数，通过所述判别器对所述水下图像数据及其对应的所述生成图像进行评估，根据评估的结果构建判别器损失； 基于所述生成图像构建曲率正则化损失； 基于所述生成器损失、所述曲率正则化损失和所述判别器损失，采用反向传播和梯度下降法更新所述第一参数和所述第二参数；所述梯度下降法所应用的梯度通过链式法则得到； 返回执行所述根据所述标注信息确定环境参数的步骤进行重复迭代，直至满足第一停止迭代条件。

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