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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统及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：CN115170939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210798568.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统及方法是由高春奇;吴俊峰;于红;殷健豪;郭世豪设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统，包括用于采集鱼类个体图像的图像采集装置、数据传输装置以及识别终端，识别终端包括数据接收模块、鱼类个体目标检测模块和鱼类个体识别模块，所述鱼类个体识别模块内嵌有多粒网络识别模型，同时公开了一种基于上述系统的水下鱼类个体识别方法，对采集到的图像数据进行处理后进行目标检测和鱼类个体识别，采用上述一种基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统及方法，实现对鱼类个体进行精准识别，并分配有身份信息，具有精度高和受环境影响小的优点。

本发明授权基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度网络的水下鱼类个体识别系统，其特征在于：包括用于采集鱼类个体图像的图像采集装置、数据传输装置以及识别终端，所述识别终端包括数据接收模块、鱼类个体目标检测模块和鱼类个体识别模块，所述鱼类个体识别模块内嵌有多粒度网络识别模型，鱼类个体识别模块与所述鱼类个体目标检测模块相连接，所述鱼类个体目标检测模块与所述数据接收模块相连接，所述数据接收模块与所述数据传输装置相通讯，所述数据传输装置与所述图像采集装置相连接； 所述鱼类个体目标检测模块内嵌设有鱼类个体目标检测模型，所述鱼类个体目标检测模型采用经过训练的Mask-RCNN网络模型，将鱼类个体图像裁剪出来； 所述多粒度网络识别模型包括特征提取部分和识别部分，所述特征提取部分包括全局分支和部分分支，将鱼类个体目标检测模块得到的鱼类个体完整图像输入至全局分支提取全局特征，将鱼类个体部分图像分割成若干份并将其输入至部分分支提取部分特征，通过关键点对鱼类个体图像进行分割；识别部分将全局特征和部分特征相结合通过损失函数计算实现鱼类个体的识别，将全局特征和部分特征输入至识别部分进行识别，并标记鱼类个体的身份信息，利用局部特征来指导全局特征的学习，将全局特征Vglobal和局部特征Vpart相融合，使Vgp＝Vglobal+Vpart，其中Vgp代表全局特征和局部特征的融合特征，在全局分支中提取的特征向量Vglobal上计算全局交叉熵损失IDg_Loss，并在部分分支中计算融合特征Vgp的局部交叉熵损失IDgp_Loss和三元组损失Tripletgp_Loss，对IDg_Loss、IDgp_Loss和Tripletgp_Loss分别加权1.0、1.5、2.0并相加，最终得到总损失： Totle_Loss＝IDg_Loss+1.5·IDgp_Loss+2·Tripletgp_Loss。

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