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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利一种面向工厂化养殖的鱼类识别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：CN119723613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411765139.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种面向工厂化养殖的鱼类识别方法是由于红;张鑫;程志澳;吴子健;高陈成;杨宗轶;王悦设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工厂化养殖的鱼类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向工厂化养殖的鱼类识别方法，包括采集不同时间段、不同光照条件，不同水体环境以及不同鱼群密度下鱼类图像，对鱼类图像进行预处理，构建鱼类图像数据集，并按照7:2:1的比例将其划分为鱼类图像训练集、鱼类图像验证集和鱼类图像测试集。通过骨干网络选择、检测头剪枝、FasterRepNCSPELAN4模块优化和颈部网络设计构建FasterYOLOv9‑Slim模型，将鱼类图像数据集输入到FasterYOLOv9‑Slim模型中，利用鱼类图像数据集训练FasterYOLOv9‑Slim模型，并将待检测的鱼类图像输入训练后的FasterYOLOv9‑Slim模型中，输出鱼类检测信息。本发明的面向工厂化养殖的鱼类识别方法解决了现有工厂化养殖由于水环境过于复杂，导致的鱼类识别中存在对硬件要求高、环境适应性不足、轻量化与精度难以平衡等问题。

本发明授权一种面向工厂化养殖的鱼类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向工厂化养殖的鱼类识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集不同时间段、不同光照条件，不同水体环境以及不同鱼群密度下鱼类图像，对所述鱼类图像进行预处理，构建鱼类图像数据集，并按照7:2:1的比例将所述鱼类图像数据集划分为鱼类图像训练集、鱼类图像验证集和鱼类图像测试集； S2.构建FasterYOLOv9-Slim模型，包括：骨干网络选择，检测头剪枝，FasterRepNCSPELAN4模块优化和颈部网络设计，得到所述FasterYOLOv9-Slim模型； S3.将步骤S1中构建的所述鱼类图像数据集输入到步骤S2构建的所述FasterYOLOv9-Slim模型中，利用所述鱼类图像数据集训练所述FasterYOLOv9-Slim模型，得到训练后的FasterYOLOv9-Slim模型； S4.将待检测的鱼类图像输入步骤S3中得到的所述训练后的FasterYOLOv9-Slim模型中，输出鱼类检测信息； 所述步骤S2中所述骨干网络选择包括：将YOLOv9模型骨干网络中的Conv卷积替换为PConv模块； 所述步骤S2中所述检测头剪枝包括剪枝掉辅助分支的一个高维检测头和主分支结构中对应的一个高维检测头； 所述步骤S2中所述FasterRepNCSPELAN4模块优化包括在FasterRepNCSPELAN4模块中引入所述PConv模块和FasterNetBlock模块，得到优化后的FasterRepNCSPELAN4模块； 所述步骤S2中所述颈部网络设计包括： 将所述YOLOv9模型颈部网络中的RepNCSPELAN4模块替换为所述优化后的FasterRepNCSPELAN4模块； 将YOLOv9模型辅助分支的前期输入结构从Conv→Conv→RepNCSPELAN4→Adown替换为DownSimpler→DownSimpler→FasterRepNCSPELAN4→Adown。

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