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龙图腾网获悉河海大学申请的专利集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制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：CN120801657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511288443.X，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制方法是由张文龙;马梦瑶;余峰;李泽心;马少华;赖华玉;童家歆设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制方法，在监测过程中，若某一点位水质指标超过阈值，仿生鱼首先开启高频监测和样品采集，根据监测路线中已监测点位水质数据分析污染源位置并以污染源为终点规划和更改路线，若需要修复，则对污染源进行生态修复。若监测过程中各个点位水质指标均正常，则正常巡游，回传监测数据。本发明实现对水下环境的高效监测与精准修复，对水下监测及修复工作意义重大。

本发明授权集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制方法在权利要求书中公布了：1.集成水下监测与生态修复的仿生鱼群协同控制方法，其特征在于，包括以下过程： 步骤1：使用加权Voronoi图划分监测区域，在初始格局分布过程中计算权重以量化节点的监测能力或优先级，权重高的节点将获得大的Voronoi单元，从而承担更多的监测责任，下面是权重weight的计算方式： weight=α×Vi+β×Ci+γ×Ri-δ×Ei 其中，α,β,γ,δ为加权系数，且满足α+β+γ+δ=1；V是区域价值系数，基于区域类型自动赋值，C是节点能力指数，通过给传感器状态、电池状态、CPU性能、可靠性分配不同的权重来综合计算，R是环境风险指数，基于历史污染数据计算，E是能量消耗率，通过距离和功率的相对值计算， 判断各监测区域是否有监测任务，当无需监测水质时，进入步骤2，若需要监测水质时，进入步骤3； 步骤2：仿生鱼群直接按照设定的监测路线进行常规巡航，巡航过程中探测和记录地形并定时采集水样，具体为：控制中心首先根据作业区域信息和执行任务的仿生鱼装置状态计算分配Voronoi单元并生成监测路线，仿生鱼装置按照设定的监测路线定时或定点监测，并由搭载的AI系统实时处理地形和水质数据，依据监测的数据和路径优化算法优化调整监测路线； 步骤3：根据设定的监测路线实时监测，传感器实时监测水质信息，并将水质信息与预设的对应水质指标阈值比较，若异常则进入步骤4；若正常直接进入步骤5； 步骤4：在监测过程中，若某一点位水质指标超过阈值，根据监测路线中已监测点位水质数据分析污染源位置，仿生鱼装置首先开启高频监测和样品采集，控制中心使用CNN-LSTM算法、根据监测路线中已监测点位水质数据及该区域历史数据分析污染源位置并以污染源为终点规划和更改路线，验证并确认污染源位置后，控制中心通过Q-Learning优化生成新的作业路径，并通过深度学习算法CNN-LSTM进行仿生鱼群动态调整； 步骤5：若监测过程中各点位水质指标均正常，则作业过程中控制中心根据获取的数据处理优化作业路径和调整仿生鱼群动态，具体为，控制中心通过Q-Learning优化生成新的作业路径，并以CNN-LSTM为依据进行仿生鱼群动态调整； 步骤6：判断污染是否需要修复，若需要修复进入步骤7，仿生鱼群实施原位修复，若不需要修复，循环步骤1-5； 步骤7：判断仿生鱼群是否需要继续作业，如需要继续作业，则循环步骤1-6，如无需继续作业，则执行返航命令。

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