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龙图腾网恭喜福建亿达食品有限公司申请的专利一种海带苗异物AI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：CN120032119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510510832.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种海带苗异物AI检测方法是由邱威杰;邱碧香;罗建平;邱舒琼设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海带苗异物AI检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海带苗异物AI检测方法，包括如下步骤：通过采集连续帧图像，提取图像中候选目标的轮廓和时序信息，构建用于表达海带苗形态结构和生长轨迹的图形表示，在此基础上，提取结构特征和行为特征，融合形成联合特征表示，并构建人工智能模型以识别异物，检测过程中，模型输出每一帧中目标区域的异物置信度值，结合前后帧信息通过递归方式动态调整判断阈值，最终输出准确的识别结果。本发明可适应复杂水体环境，实现对海带苗异物的连续稳定识别。

本发明授权一种海带苗异物AI检测方法在权利要求书中公布了：1.一种海带苗异物AI检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集连续帧海带苗图像，对海带苗图像进行预处理，识别候选目标区域，提取候选目标区域的边缘轮廓，并记录每个目标区域的时间索引与空间位置，生成图像样本；S2、对图像样本中的部分帧图像对应的候选目标区域进行人工标注，获得异物类别标签，并根据候选目标区域的边缘轮廓构建稀疏图以及基于目标区域的时间索引与空间位置生成轨迹图；S3、对稀疏图和轨迹图分别提取形态特征和行为特征，得到结构向量与轨迹向量，并融合生成联合特征表示；S4、构建以联合特征表示为输入、输出异物置信度值的神经网络模型，并利用联合特征表示与异物类别标签对神经网络模型进行监督训练，获得训练完成的异物AI检测模型；S5、对待检测海带苗图像执行S1至S3，生成检测样本的联合特征表示，输入训练完成的异物AI检测模型，输出每帧图像中候选目标区域的异物置信度值和识别结果，其中识别结果包括当前帧图像和前一帧图像的识别结果；S6、设定初始异物置信度判定阈值，基于当前帧图像和前一帧图像的识别结果，通过递归方式动态调整异物置信度判定阈值，输出最终异物识别结果；所述S6具体包括：S61、设定初始异物置信度判定阈值，异物置信度判定阈值用于神经网络模型在第帧图像中输出的异物置信度值进行识别判断，其中表示图像的起始帧；S62、基于异物置信度值，提取当前帧图像对应的异物置信度值与上一帧图像的异物置信度值，计算帧间异物置信度值变化量；S63、将异物置信度值变化量与上一帧的异物置信度判定阈值输入至异物置信度判定阈值递归更新函数，计算当前帧图像的异物置信度判定阈值，满足如下更新关系： ；其中，为递归调节系数；S64、将当前帧的异物置信度值与更新后的异物置信度判定阈值进行比较，若满足，则将该帧中候选目标区域识别为异物，否则识别为非异物；S65、将当前帧图像的异物置信度判定阈值与识别结果记录为状态对，其中表示由当前帧异物置信度值与更新后的异物置信度判定阈值比较所得的判断结果，并将状态对作为下一帧图像处理的输入依据，形成最终异物识别结果。

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