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龙图腾网恭喜河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法与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：CN114973054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210309109.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法与系统是由张丽丽;魏雅雪;王高旭;吴巍;陈君;王慧斌;张轩;许怡;李岱远设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法与系统。首先从视频流中分别提取城市河道管理涉及水上对象的图像，进行降噪处理和标注，构建目标检测数据集；其次构建对象尺度敏感的密集连接双向特征融合深度学习模型DCBFFNet，该模型构建了面向多对象特性的特征层选择模块以及基于多尺度特征的密集双向特征融合模块，并设计了面向对象的多层特征图锚框尺寸；再基于最优的锚框尺寸和目标检测数据集，进行模型的迭代训练；最后基于训练好的模型实现水上对象的定位和类别预测。本发明通过端到端的模型训练可实现从数据集到目标检测的完整流程，用于城市河道水上多目标的定位和对象类别判断，为城市河道健康管理的及时响应提供智能化方法。

本发明授权基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DCBFFNet的城市河道水上多目标检测方法，其特征在于，包含以下步骤：1从视频流中分别提取城市河道管理涉及水上对象的图像，包括瓶子类图像、水草类图像、混合物类图像、船只类图像，使用限制对比度自适应直方图均衡化方法对采取的图像进行降噪处理，再利用矩形标注框对各类水上对象进行位置和类别标签的语义标注，构建目标检测数据集；2构建一种对象尺度敏感的密集连接双向特征融合深度学习模型DCBFFNet，包括：构建面向多对象特性的特征层选择模块，分别研究数据集中每一类检测对象的尺度参数与不同卷积层的感受野尺度参数及对应尺度下提取特征的差异性，有针对性地选取模型中需要融合的不同尺度、不同分辨率的特征图；构建基于多尺度特征的密集双向特征融合模块，根据选择的不同尺度和不同分辨率的特征图设计两种不同结构的传输连接块TCM和TCB，多个相互连接的传输连接块TCM和多个相互连接的传输连接块TCB分别构建自上而下和自下而上的两个互逆传输路径，以选取的多层特征图为输入，基于密集连接的方式分别完成自上而下和自下而上的特征传输及特征融合；设计面向多对象的多层特征图锚框尺寸，利用原始图与不同特征图的采样映射关系，采用聚类算法分别统计不同特征图上映射的各类水上对象矩形标注框的尺度分类，确定选取的各层特征图上的锚框尺寸，其中聚类算法中的距离使用d＝1-IoUbboxes,anchor表示，其中IoUbboxes,anchor表示矩形标注框bboxes与锚框anchor的交并比；构建基于多尺度特征的目标检测模块，以密集双向特征融合模块的输出为输入，对多尺度、多类别目标进行类别预测和回归；3基于最优的锚框尺寸和构建的目标检测数据集，对DCBFFNet模型进行迭代训练；4基于训练好的模型实现水上各类对象的定位和类别预测，并将检测结果可视化；特征层选择模块由七组顺序连接的卷积结构和分类层、回归层组成，卷积结构用于特征提取，分类层和回归层实现“背景-目标”的二分类和回归；经特征差异性分析后，选取第四至第七卷积结构输出的逐层递减的四层特征图C3、C4、C5、C6作为检测特征图；在密集双向特征融合模块，采用依次连接的第一、第二、第三传输连接块TCM自上而下融合C6、C5、C4、C3以及特征层选择模块中第三卷积结构输出的特征图；其中第一传输连接块TCM以C6、C5卷积运算后的特征图为输入，融合后输出至第二传输连接块TCM，第二传输连接块TCM以C4卷积运算后的特征图以及第一传输连接块TCM输出为输入，融合后输出至第三传输连接块TCM，第三传输连接块TCM以C3、C2卷积运算后的特征图以及第二传输连接块TCM输出为输入，融合后得到的特征图作为目标检测模块中第一尺度特征图；第一传输连接块TCB以第三传输连接块TCM输出以及第二传输连接块TCM输出作为输入，融合后得到的特征图作为目标检测模块中第二尺度特征图，且另一路输出至第二传输连接块TCB，第二传输连接块TCB以第一传输连接块TCB输出以及三个传输连接块TCM输出逐元素融合特征作为输入，融合后得到的特征图作为目标检测模块中第三尺度特征图，且另一路输出至第三传输连接块TCB，第三传输连接块TCB一路输入为第二传输连接块TCB输出，另一路输入以三个传输连接块TCM输出以及C6卷积运算输出逐元素融合特征作为输入，融合后得到的特征图作为目标检测模块中第四尺度特征图；目标检测模块基于第一尺度至第四尺度特征图进行多类别对象的检测识别和回归。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。