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龙图腾网获悉中国水产科学研究院东海水产研究所申请的专利基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船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：CN116310872B 。

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：202310279072.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船检测方法是由程田飞;张胜茂;伍玉梅;杨胜龙;崔雪森;周为峰;王斐设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船检测方法，使用船舶监测系统数据对光诱渔船的进行校验，对夜光遥感影像上的光诱渔船进行标记，构建一个包含各种复杂背景噪声的渔船目标检测数据集；提出了一种基于YOLOv5的注意力机制多尺度融合算法；并采用该算法对夜光遥感影像数据进行目标检测，包括光诱渔船目标检测数据集构；基于YOLOv5的注意力机制多尺度融合光诱渔船检测算法；光诱渔船船位信息产品生产方法。提出的光诱渔船的目标检测算法将为远洋及近海光诱渔业的捕捞努力量估算、渔场时空变动、监测越界捕捞应用等提供技术支持。

本发明授权基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv5网络的夜光遥感数据光诱渔船检测方法，其特征在于，使用船舶监测系统VesselMonitoringSystem,VMS数据对光诱渔船的进行校验，对夜光遥感影像上的光诱渔船进行标记，构建一个包含各种复杂背景噪声的渔船目标检测数据集；提出了一种基于YOLOv5的注意力机制多尺度融合算法；并采用该算法对夜光遥感影像数据进行目标检测，具体包括如下三个步骤： 1光诱渔船目标检测数据集构； 2基于YOLOv5的注意力机制多尺度融合光诱渔船检测算法； 3光诱渔船船位信息产品生产方法； 所述步骤1为了能够达到较好的目标检测效果，需要针对DNB夜光遥感影像的特点，构建专门的多种复杂背景噪声目标检测数据集，具体操作步骤如下： 11DNB夜光遥感影像的数据预处理； 12数据集图片的标注； 所述步骤11DNB夜光遥感影像的数据预处理，具体操作步骤如下： 111首先对所有的DNB影像进行预处理； 112将DNB辐亮度值乘以十亿，并取对数，该步骤是为了增强特征的对比度，并减少后续模型计算的复杂度，提高计算效率； 113其次，对光诱渔船的VMS信息进行清洗和筛选，得到距离DNB传感器拍摄时间最近的VMS记录； 114对3072×4064像素的原始DNB影像进行裁切，得到包含光诱渔船目标的256×256像素的切片，为了后续标记船舶的位置，这些船舶切片将被转化成灰度图像； 所述步骤113得到距离DNB传感器拍摄时间最近1个小时内的VMS记录，包括时间、经度、纬度； 所述步骤12数据集图片的标注，具体操作步骤如下： 121借助VMS信息所提供的经纬度信息，使用LabelImg工具，对灰度图像上的光诱渔船目标进行标注； 122综合考虑船只作业安全距离、影像空间分辨率因素，选择5×5的矩形方框进行标记，构建的这个数据集类似PASCALVOC数据集； 123每个光诱渔船的切片有一个对应的XML文件，标记了船舶的位置、切片中包含对象的类型和船舶切片的大小； 124该数据集标注格式可用于SSD、FasterR-CNN目标检测模型； 125YOLO系列算法采用的数据集标注格式与上述XML格式不同，该系列算法标注完成后生成TXT文件存储目标类别的id编号、目标的中心点x坐标图片总宽度、目标的中心的y坐标图片总高度、目标框的宽度图片总宽度和目标框的高度图片总高度信息； 126为了构建的数据集可以应用到YOLO系列的算法模型，对数据集的标记文档进行了转换处理； 所述步骤2针对YOLOv5网络结构的卷积造成图像关键信息在深层特征图上的流失，造成图像关键特征信息提取不完善、不充分的局限性，将注意力机制模块、加权双向特征金字塔加入YOLOv5网络结构，进行特征融合，同时新增一个检测层，以提高复杂背景下的小目标检测的精度； 所述步骤3针对夜光遥感影像幅宽大、光诱渔船相对较小的特点，按照“分割-检测-合并”的思想，设计了针对实际夜光遥感影像的检测方法； 所述步骤3光诱渔船船位信息产品生产方法，具体操作步骤如下： 31首先对将DNB，h5格式的图像进行检测模型输入的前处理； 32对切片进行预处理，预处理方法与构建的检测数据集一致； 33首先将DNB辐亮度值乘以十亿，并取对数； 34随后将180个切片转化成灰度图像； 45调用训练好的目标检测模型进行目标检测； 36输出检测的图片和每个检测目标的归一化中心位置点坐标和检测目标的置信度； 37根据原始DNB影像的切片的行列号，以及经纬度信息，将每个船只目标归一化中心位置点坐标换算成经纬度坐标； 38随后通过掩膜处理，去掉陆地上的错误目标，得到研究区域内的船只经纬度数据。

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