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龙图腾网恭喜广东海洋大学;南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)申请的专利基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法和装置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：CN120108046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510589768.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法和装置是由张莹;杨仁友;周天宇;揭磊平;王超;李镇涛;王瑜杰设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法和装置，在多任务学习模型的基础上，融合主动学习框架，并结合信息熵和近似贝叶斯推理来分别计算摄食强度分类任务和残饵计数任务的不确定度分数，通过加权的方式计算总的不确定度分数选择主动学习过程中的待标记样本。通过标注专家与模型的交互训练，不仅能够以更少的训练样本来达到与完全监督学习近似的性能，同时使模型在交互过程中往往能够纠正人工标注中的错误，以达到数据标注成本的降低以及提升模型识别准确性的效果。

本发明授权基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务主动学习框架的鱼类投喂方法，其特征在于，包括： 步骤S1、构建鱼群摄食行为数据集和多任务主动学习框架；其中； 构建鱼群摄食行为数据集包括： 步骤11、利用构建的实验环境获取鱼群摄食行为视频；其中，实验环境包括：循环水养殖系统、视频采集系统和数据传输系统； 步骤12、根据鱼群摄食行为视频，得到鱼群摄食图像；其中，采取每5s抽取一帧的方式进行图像筛选，得到鱼群摄食图像； 步骤13、对鱼群摄食图像进行裁剪，将鱼群摄食图像中的无关背景裁剪掉，裁剪图像的分辨率为10241024，接着对裁剪后的鱼群摄食图像进行缩放，最终缩放的图像分辨率大小为512512； 步骤14、将裁剪和缩放后的鱼群摄食图像作为鱼群摄食行为数据集；其中，将鱼群摄食行为数据集按照7：1：2的比例分为训练集、验证集和测试集； 所述多任务主动学习框架包括：标注专家、未标记样本池、标记样本池、多任务学习模型和多任务推理网络； 步骤S2、在未标记样本池中随机选择张图像样本作为初始样本，并由标注专家进行标注，标注完后会放入标记样本池中，根据标注后的初始样本对多任务学习模型进行初始训练，得到初始模型；多任务学习模型包括：特征共享网络、摄食强度分类网络、残饵计数网络，摄食强度分类网络和残饵计数网络分别连接特征共享网络； 步骤S3、通过多任务推理网络将初始模型在未标记样本池中通过进行样本推理，分别计算未标记样本池中每张图像样本的摄食强度分类不确定度分数和残饵计数回归不确定度分数，并通过加权的方式计算总不确定度分数，选择总的不确定分数最高的前张图像样本作为待标记样本，并继续进行专家标注，标注完之后放入标记样本池中，在初始模型的基础上进行迭代训练模型，直到达到评价指标的阈值或者达到最大的迭代次数，得到最终的多任务学习模型； 步骤S4、将实时获取鱼群摄食行为视频输入到最终的多任务学习模型预测鱼群摄食强度和残饵数量，同时输出应用对应的投喂策略。

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广东海洋大学;南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)，其通讯地址为：524088 广东省湛江市麻章区海大路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”。