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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119478649B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411618297.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/05；該發(fā)明授權(quán)一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法是由郭偉;畢秀雯;查富生;王鵬飛;蔣澤凡;徐佳男設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法，涉及水下圖像增強(qiáng)和水下目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，方法包括搭建水下機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，獲取水下事件相機(jī)數(shù)據(jù)，對(duì)水下事件相機(jī)數(shù)據(jù)處理得到樣本數(shù)據(jù)集；采用遺傳算法初始化得到初代種群即初始增強(qiáng)參數(shù)；采用初始增強(qiáng)參數(shù)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行初始增強(qiáng)得到初始增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)集；以YOLOv5為基本框架，構(gòu)建水下目標(biāo)識(shí)別算法模型，得到水下目標(biāo)檢測(cè)平均精度mAP；以水下目標(biāo)檢測(cè)平均精度mAP為遺傳學(xué)算法適應(yīng)度值，采用遺傳算法對(duì)水下多退化圖像增強(qiáng)模塊的增強(qiáng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而得到目標(biāo)增強(qiáng)參數(shù)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行增強(qiáng)得到目標(biāo)增強(qiáng)圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)和有效識(shí)別的目的。

本發(fā)明授權(quán)一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于遺傳算法的水下多退化圖像增強(qiáng)與目標(biāo)識(shí)別聯(lián)合優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、搭建水下機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，所述水下機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)包括水下機(jī)器人和水下事件相機(jī)，所述水下事件相機(jī)掛載在水下機(jī)器人上； S2、獲取水下事件相機(jī)數(shù)據(jù)，使用事件相機(jī)在復(fù)雜水下環(huán)境錄制多退化環(huán)境信息，所述多退化環(huán)境信息包括多退化事件流E0和多退化RGB圖像即水下事件相機(jī)捕獲的多退化彩色幀I0，所述事件流E0分別跟隨RGB圖像，所述事件流E0在水下多退化圖像增強(qiáng)過程中對(duì)多退化RGB圖像起增強(qiáng)作用； S3、采用目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)標(biāo)注工具對(duì)RGB圖像進(jìn)行標(biāo)注，并根據(jù)標(biāo)注結(jié)果對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行劃分得到樣本數(shù)據(jù)集； S4、采用遺傳算法初始化得到初代種群即初始增強(qiáng)參數(shù)； S5、采用初始增強(qiáng)參數(shù)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行初始增強(qiáng)得到初始增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)集； S6、以YOLOv5為基本框架，構(gòu)建水下目標(biāo)識(shí)別算法模型，將初始增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)集分別輸入水下目標(biāo)識(shí)別算法模型，獲得水下目標(biāo)檢測(cè)平均精度mAP； S7、以目標(biāo)檢測(cè)平均精度mAP為遺傳學(xué)算法適應(yīng)度值，經(jīng)選擇-交叉-變異操作對(duì)初始增強(qiáng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到下一代種群，進(jìn)而對(duì)原始圖像即多退化環(huán)境信息進(jìn)行增強(qiáng)，預(yù)設(shè)有遺傳算法最大進(jìn)化代數(shù)，重復(fù)S5、S6直至遺傳算法達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)得到目標(biāo)增強(qiáng)參數(shù)，結(jié)合目標(biāo)增強(qiáng)參數(shù)將水下多退化圖像增強(qiáng)算法對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行增強(qiáng)得到目標(biāo)增強(qiáng)圖像，并采用YOLOv5模型進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，可得到優(yōu)化后目標(biāo)識(shí)別結(jié)果。

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