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龙图腾网恭喜江西农业大学申请的专利一种水下图像数据处理方法、系统及电子设备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：CN118865091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411355166.5，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下图像数据处理方法、系统及电子设备是由朱驭弢;廖悦;王映龙;殷华;王自蕊设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下图像数据处理方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下图像数据处理方法、系统及电子设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：通过预设的水下采集设备实时采集水下图像与水下环境，并进行传输以获取所述水下图像与所述水下环境；基于YOLO模型的深度学习算法，结合所述水下环境对所述水下图像进行图像处理和目标检测；将所述水下图像中经过检测判定为不同类别的子图像分别存储于不同的存储路径中，并对应创建每个子图像的图像索引。本发明通过基于YOLO模型的深度学习算法对水下图像进行图像处理与目标检测，能够对水下图像中的目标物进行精准分类，从而解决现有技术中对水下图像中目标物进行分类时分类精度不高导致后续利用价值低的问题。

本发明授权一种水下图像数据处理方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种水下图像数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：通过预设的水下采集设备实时采集水下图像与水下环境，并进行传输以获取所述水下图像与所述水下环境；基于YOLO模型的深度学习算法，结合所述水下环境对所述水下图像进行图像处理和目标检测；将所述水下图像中经过检测判定为不同类别的子图像分别存储于不同的存储路径中，并对应创建每个子图像的图像索引；其中，基于YOLO模型的深度学习算法，结合所述水下环境对所述水下图像进行图像处理和目标检测的步骤中，对所述水下图像进行目标检测的步骤，包括：结合所述水下环境，将所述水下图像导入YOLO模型的卷积层与池化层，提取多尺度的特征图；将所述特征图导入YOLO模型的全连接层，生成所述特征图中边界框的中心坐标与置信度；根据所述边界框的中心坐标与置信度，分别预测每个所述边界框在多个所属类别的类别概率，并进行归一化处理；对预测的所述边界框进行非极大值抑制，以筛选去除重叠度大于预设值的边界框，保留置信度最大的边界框；其中，结合所述水下环境，将所述水下图像导入YOLO模型的卷积层与池化层，提取多尺度的特征图的步骤中，计算表达式为： ；式中，为第层的特征图像素值，为卷积核在垂直方向上的位置偏移，为卷积核在水平方向上的位置偏移，为卷积核，为偏置，为激活函数。

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