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龙图腾网获悉中国水产科学研究院黄海水产研究所;杭州飞锐科技有限公司申请的专利大菱鲆个体跟踪识别的方法、介质、装置及其育种应用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：CN118865084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410879242.6，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权大菱鲆个体跟踪识别的方法、介质、装置及其育种应用是由黄智慧;马爱军;孙志宾;高广春;蒋宇航;戚云辉;曹郡文;刘志峰设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本大菱鲆个体跟踪识别的方法、介质、装置及其育种应用在说明书摘要公布了：本发明提供了大菱鲆个体跟踪识别的方法、介质、装置及其育种应用，属于生物识别技术领域，所述方法为采集大菱鲆腹面和背面的图片，并对采集到的大菱鲆图片进行预处理，针对大菱鲆鱼样本的腹部图像采用PCA算法进行降维，通过设定欧式距离约束条件，剔除不满足条件的大菱鲆鱼腹部纹理图像，实现个体识别；对于不满足条件而被剔除的个体图像，则基于鳍部纹理，采用深度学习模型算法在图像上分割出鳍部；基于获取的鳍部的图像数据集，设计深度学习网络，完成全部样本的个体的识别。本发明还提供运行所述识别方法的计算机可读存储介质和设备，以及利用该方法进行育种中的应用。本发明方法整体识别率高；实现了大菱鲆一个生长周期监测，完成了从苗期到成鱼的监测任务。

本发明授权大菱鲆个体跟踪识别的方法、介质、装置及其育种应用在权利要求书中公布了：1.一种大菱鲆个体跟踪识别的方法，其特征在于，所述方法如下： 第一步、采集大菱鲆腹面和背面的图片，并对采集到的大菱鲆图片进行预处理； 第二步、针对大菱鲆样本的腹面图像采用PCA算法进行降维，通过设定欧式距离约束条件，剔除不满足条件的大菱鲆腹面图像，然后用逻辑回归算法完成个体识别，具体为： 步骤2.1：针对连续跟踪的大菱鲆个体，由于拍摄的腹面图像相似度比较高，每个个体同时期取5张有效的腹面样本图像；并对图像数据集按数量比4：1的比例分割为训练数据集和测试数据集； 步骤2.2：针对训练数据集的样本，将其转化为1维1列数据，并将训练数据集图像组成矩阵，基于列计算该矩阵的平均值，获得平均腹面图像； 步骤2.3：将训练图像展开构成矩阵减去该矩阵的平均值获得新的数据矩阵，并计算该矩阵的协方差矩阵，获取其特征值和特征向量； 步骤2.4：基于特征值的大小进行排序，获得特征向量的矩阵，选定特征向量的维度为120，获得相应的投影矩阵，计算测试图片在投影矩阵的距离，将距离值大于35000的大菱鲆腹面图片都抛弃，获得最终的测试图片； 步骤2.5：测试图片采用逻辑回归算法，完成类别的识别； 第三步、对于没法采用腹面图像进行识别的个体图像，则基于背面图像上的鳍部纹理，采用深度学习模型算法在背面图像上分割出鳍部； 具体流程如下： 步骤3.1：首先采用深度学习模型算法分割其鳍部，采用labelme软件，标注好鳍部，在拍摄的背面图像中的鳍部图片上标注背鳍、尾鳍、腹鳍或臀鳍； 步骤3.2：将标注好的鳍部图像数据集，划分为训练集和测试集，对每个图像划分为背景和鳍部2部分，用点绘出的封闭区域为鳍部 步骤3.3：选用基于deeplabv3的深度学习网络，所述深度学习网络的结构包括resnet50骨干网、ASPP模块和FCNhead部分； 步骤3.4：输入训练集的图像，所述深度学习网络经过2000轮的训练，完成图像鳍部的分割，获得鳍部图像数据集； 第四步、基于获取的鳍部图像数据集，设计深度学习网络，完成个体的识别。

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