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一种水下图像增强和目标检测一体化方法
발명알 수 없음
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§ Ⅰ
개요
출원인
东北大学秦皇岛分校; 河北省地质矿产勘查开发局第八地质大队（河北省海洋地质资源调查中心）
발명자
宋昕; 吕昊元; 徐思洋; 王雨; 王刚; 冯鑫; 何艺科; 张海峰
출원일
Aug 17, 2026
공개일
Oct 27, 2026
IPC 분류
G06T 5/60 (2024.01)G06V 10/52 (2022.01)G06N 5/04 (2023.01)G06V 10/30 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06N 3/045 (2023.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06V 10/764 (2022.01)G06T 5/70 (2024.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06V 10/776 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06V 10/72 (2022.01)G06T 3/4038 (2024.01)G06V 10/54 (2022.01)G06V 10/766 (2022.01)G06N 3/0895 (2023.01)G06V 20/05 (2022.01)
本发明提供一种水下图像增强和目标检测一体化方法，涉及水下目标检测与图像增强技术领域。采集水下图像，缩放归一化后输入YOLOv11共享主干网络；在主干或颈部网络嵌入物理先验编码模块PPEM，依托水下光学先验实现特征重标定；跨尺度特征传递采用高频细节保持重采样策略。网络搭建图像增强、目标检测双分支并共享特征，采用两阶段联合训练，构建阶段使用L1损失与YOLO检测损失，渐进优化阶段为增强分支增加LAB感知损失、TV损失，检测分支引入AFSL损失优化困难样本；模型推理可按需切换增强、检测、双任务三种部署模式。本发明同步提升水下目标分类精度、边界定位精度、细粒度目标识别能力，同时实现轻量化、低延迟推理。
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