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龙图腾网恭喜罗普特科技集团股份有限公司;罗普特(厦门)系统集成有限公司申请的专利一种基于深度学习的海面目标检测与识别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：CN114140680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111476925.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统是由林丽真;彭鹭斌;江文涛;林育良设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统，该方法包括：获取多张图片作为原始图像数据并进行边框和类别标注；对原始图像数据进行数据增强，新生成的图片与采集图片作为训练图片；特征提取网络Darknet53中部分卷积处理层修改为Inception模块和ResNet模块，利用修改后的特征提取网络提取训练图片的特征图；将特征图送入多尺度检测网络中，在特征图上生成不同尺度、不同宽高比的预测框拟合图片中的待测目标，多尺度检测网络包括有至少四个检测尺度；采用NMS对预测框进行多余预测框剔除得到待测目标的唯一标识框；对修改后的特征提取网络、多尺度检测网络以及NMS的整个模型进行迭代训练，最终输出整个模型。有效提高对小目标的检测率、减少漏检现象。

本发明授权一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海面目标检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S110、获取多张图片，作为原始图像数据，对原始图像数据中的检测目标进行边框和类别的标注；S120、对所述原始图像数据进行数据增强操作，将新生成的图片与步骤S110中采集到的图片一起作为训练图片；S130、将特征提取网络Darknet53中部分卷积处理层修改为Inception模块和ResNet模块，并利用修改后的特征提取网络提取所述训练图片的特征图；S140、将步骤S130提取的特征图送入多尺度检测网络中，在所述特征图上生成不同尺度、不同宽高比的预测框来拟合图片中的待测目标，其中，所述多尺度检测网络包括有至少四个检测尺度；S150、采用非极大值抑制NMS对所述预测框进行多余预测框剔除，得到待测目标的唯一标识框；以及S160、重复步骤S130-S150对包括所述修改后的特征提取网络、多尺度检测网络以及非极大值抑制NMS的整个模型进行迭代训练，最终输出整个模型。

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