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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法及系统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：CN120635950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511144095.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法及系统是由梁祖仲;毛华庆;吴培东;范晓云;郑中杰;姚倩茹;黄祖屹;古广圣设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法及系统，包括：获取鱼体图像；将鱼体图像输入至鱼体关键点检测模型中，在鱼体图像中检测出多个关键点；其中，鱼体关键点检测模型是将HRNet模型中的BasicBlock全部替换为BMBlock，所述BMBlock由BasicBlock与MambaBlock并联构成；所述鱼体关键点检测模型经初始两个卷积模块提取鱼体图像的基础特征后，通过多个阶段的多分辨率特征处理模块，各个多分辨率特征处理模块内部的BMBlock并行处理不同尺度特征图并通过融合模块实现跨分辨率特征交互，最后的多分辨率特征处理模块对所有特征图进行拼接，输出包含多个关键点的坐标。本发明克服了智慧渔业领域中缺乏对鱼体关键点准确定位的缺陷。

本发明授权基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧渔业的鱼体关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取鱼体图像； 将所述鱼体图像输入至鱼体关键点检测模型中，在所述鱼体图像中检测出多个关键点；其中，所述鱼体关键点检测模型是将HRNet模型中的BasicBlock全部替换为BMBlock，所述BMBlock由BasicBlock与MambaBlock并联构成；所述鱼体关键点检测模型经初始两个卷积模块提取鱼体图像的基础特征后，通过多个阶段的多分辨率特征处理模块，各个多分辨率特征处理模块内部的BMBlock并行处理不同尺度特征图并通过融合模块实现跨分辨率特征交互，最后的多分辨率特征处理模块对所有特征图进行拼接，输出包含多个关键点的坐标，并映射至所述鱼体图像； 所述鱼体关键点检测模型的损失函数表达式为：； 其中，表示关键部位的回归损失，表示引入的结构比例误差项，用于衡量预测点是否满足尾鳍各部段之间的比例稳定性；为调节超参数，用于平衡和两部分损失的重要性； 所述的计算公式为：； 其中，表示第i个关键点对的真实长度，为对应的预测长度；、分别指关键点对唯一对应的另一关键点对的真实长度和预测长度；为关键点对的结构重要性权重。

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，其通讯地址为：524000 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”。

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