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龙图腾网获悉上海海事大学;中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法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：CN113989613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202111192945.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法是由刘涛;王硕;金鑫设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，针对现有复杂环境下船舶目标检测存在的缺陷，公开了一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法。该方法首先对模型进行轻量化改造和模型优化以减少模型参数量，其次对改进后的模型进行训练以得到用于检测的权重文件，然后构建海雾环境判别和物理模型去雾模块以应对复杂环境，之后将海雾判别模块和去雾模块添加至检测模块中，最后使用检测模块和训练好的模型权重文件对船舶目标进行复杂环境视频流实时检测。该方法能够在复杂环境下实现对船舶的实时、高精度检测。

本发明授权一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种应对复杂环境的轻量级高精度船舶目标检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，模型轻量化改造：使用轻量化网络对原有网络进行改造，将YOLOv5s的骨干特征提取网络由CSPDarkNet53网络替换为MobileNetv3-small网络； 步骤2，设计可变卷积模块，并将靠近检测头的两个普通卷积模块替换为可变卷积模块，可变卷积模块的设计具体为：将可变卷积层、批量归一化层和激活函数层依次连接，构建成可变卷积模块，其中可变卷积网络的卷积核具有适应目标形状而发生空间形变的能力，能够根据识别的目标对卷积核进行动态调整，从而捕获不同尺度或形状物体的图像特征； 步骤3，优化损失函数：将指导网络进行优化的损失函数的边框回归损失部分由CIOU-Loss优化为FocalLossEIOU； 步骤4，模型训练和验证：对经步骤1-3改进后的YOLOv5s模型进行训练，优化网络参数，得到用于检测的权重文件，并进行验证； 步骤5，设计海雾环境判断模块，使用图像的模糊度和图像的结构相似性作为判断环境是否有雾的指标，若两种指标均判断图像有雾则环境有雾； 步骤6，构建图像去雾模块，使用一种基于物理模型的去雾算法对环境光和全局大气光进行估计，从而恢复出无雾图像； 步骤7，进行船舶目标检测：对输入的视频流进行海雾判断，若无雾则直接使用步骤4得到的权重文件进行船舶检测，若有雾则去雾后进行船舶检测，在船舶目标视频流中自动标记船舶目标。

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