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龙图腾网获悉山东协和学院申请的专利一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶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：CN121686251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610188394.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶检测方法及系统是由伏思华;席文雄;刘晓春设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶检测数据处理与智能交通控制技术领域，公开了一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶检测方法及系统。方法包括：对水面图像进行自适应能见度评估，根据阈值决策是否启动图像增强；若需增强，调用轻量化图像增强模型优化数据；融合多尺度特征的DS‑SPPF模块与轻量化高效特征交互的LSEM模块构建轻量化目标检测神经网络，提取并融合特征；采用无需后处理的双重标签分配策略，生成表征船舶目标的结构化数据，基于嵌入式计算平台，实现实时高效的数据处理与交通管控。本发明通过协同优化的数据处理与检测方法及系统，显著提升了低质图像的信息处理与提取精度以及检测系统效率，提高对内河航道及复杂水域的船舶监控能力。

本发明授权一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对低能见度环境的实时抗干扰船舶检测方法，其特征在于，所述方法由计算设备执行，包括如下步骤： 步骤110，获取待处理的水面图像； 步骤120，对所述水面图像进行自适应能见度评估，并根据能见度评估结果自适应地决策是否调用图像增强处理；若决策不调用图像增强处理，则直接跳转至步骤140，否则执行步骤130； 步骤130，若决策调用图像增强处理，则将所述待处理的水面图像输入至轻量化图像增强模型进行处理，以提升图像对比度与细节清晰度，得到增强图像；所述轻量化图像增强模型为经过优化训练以适用于低能见度场景的神经网络模型；所述轻量化图像增强模型通过两阶段协同优化策略构建，包括： 压缩阶段：以神经网络模型ResNet50为基础构建教师模型并在合成浓雾数据集上进行预训练；采用知识蒸馏技术，以轻量级的神经网络模型MobileNetV2为基础构建学生模型；所述学生模型通过学习教师模型输出的去雾图像，形成轻量化的图像去雾网络； 适应阶段：使用真实低能见度水面图像数据集，采用特征对齐机制的域迁移优化对所述图像去雾网络进行微调得到轻量化图像增强模型，其中，低层特征由真实场景图像监督更新，高层特征通过指数移动平均机制进行融合更新； 步骤140，将增强图像或待处理的水面图像输入至轻量化目标检测神经网络进行处理，输出船舶目标的检测结果；所述轻量化目标检测神经网络包含用于融合多尺度上下文信息的特征融合模块，以及用于增强特征判别能力的轻量化特征交互模块；所述轻量化目标检测神经网络以YOLOv10为基础架构进行改进获得，包括： 在骨干网络末端集成扩张共享快速池化模块，作为所述特征融合模块； 在颈部网络中集成轻量级空间通道增强模块，作为所述轻量化特征交互模块； 采用双重标签分配策略进行检测头优化：在训练阶段同步进行一对多与一对一的标签分配，在推理阶段使用一对一分配策略直接输出预测结果； 所述扩张共享快速池化模块的结构包括： 通道压缩层，用于对输入特征进行降维； 特征分流点，将压缩后的特征分流至第一分支与第二分支；所述第一分支包含多组具有不同扩张率的并行卷积层，用于并行提取多尺度特征，且多组的所述并行卷积层之间采用权重共享策略；所述第二分支通过恒等映射或捷径连接传递特征； 特征融合层，用于对所述第一分支与所述第二分支的输出特征进行拼接与融合后输出； 所述轻量级空间通道增强模块的结构包括： 特征预处理层，用于对输入特征进行上采样与深度卷积处理；所述深度卷积处理包括：采用3×3深度可分离卷积对空间特征进行轻量化滤波；通过批归一化处理稳定特征分布、加速训练收敛，并经由激活函数ReLU引入非线性； 集成空间通道交互子模块，通过通道重塑与交错排列打破通道组间隔离，并对特征图分区进行循环移位以实现空间信息交互； 特征整合层，通过一个1×1卷积层融合所述集成空间通道交互子模块的输出特征； 步骤150，输出所述水面图像中船舶目标的检测结果；基于所述船舶目标的检测结果，生成用于水上交通监控与管理的控制信息；所述控制信息至少包括船舶目标的位置、航速、航向及碰撞风险预警中的一种。

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