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龙图腾网获悉中国科学院水生生物研究所;宁波布拉泽生态科技有限公司申请的专利基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别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：CN115527102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211076634.6，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别方法及系统是由段明;姜昊;乔晔;段瑞;张东旭设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别方法及系统，涉及鱼类种类识别领域，所述方法包括：获取目标鱼体的目标图像；将目标图像输入精准轮廓关键点模型中，得到目标图像的轮廓点和轮廓关键点；采用稀疏采样的方法，根据目标图像的轮廓点计算目标鱼体的距离特征数据，根据目标图像的轮廓关键点计算目标鱼体的角度特征数据；将目标鱼体的距离特征数据和目标鱼体的角度特征数据融合，得到目标融合特征；将目标融合特征输入鱼类种类识别模型中，得到目标鱼体的种类。本发明能提高鱼类种类识别的精度。

本发明授权基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轮廓关键点和注意力机制的鱼类种类识别方法，其特征在于，包括： 获取目标鱼体的目标图像； 将所述目标图像输入精准轮廓关键点模型中，得到所述目标图像的轮廓点和轮廓关键点； 采用稀疏采样的方法，根据所述目标图像的轮廓点计算所述目标鱼体的距离特征数据，根据所述目标图像的轮廓关键点计算所述目标鱼体的角度特征数据； 将所述目标鱼体的距离特征数据和所述目标鱼体的角度特征数据融合，得到目标融合特征； 将所述目标融合特征输入鱼类种类识别模型中，得到所述目标鱼体的种类； 其中，所述精准轮廓关键点模型的确定方法为： 获取已标注种类的训练鱼体的训练图像； 提取所述训练图像中鱼的轮廓区域进行提取，得到所述训练图像的轮廓点； 将所述轮廓点中满足设定条件的点确定为轮廓关键点；所述设定条件包括轮廓点曲率大于设定曲率值、所述轮廓点与质心的距离大于相邻轮廓点与质心的距离或者所述轮廓点与质心的距离小于相邻轮廓点与质心的距离； 将所述训练图像、所述训练图像的轮廓点和所述训练图像的轮廓关键点输入深度学习模型中，并以损失函数最小为目标进行训练，得到所述精准轮廓关键点模型； 其中，所述鱼类种类识别模型的确定方法为： 采用稀疏采样的方法，根据所述训练图像的轮廓点计算所述训练鱼体的距离特征数据，根据所述训练图像的轮廓关键点计算所述训练鱼体的角度特征数据； 将所述训练鱼体的距离特征数据和所述训练鱼体的角度特征数据融合，得到训练融合特征； 将所述训练融合特征和对应的标签数据输入基于注意力机制的深度学习模型中进行训练，得到所述鱼类种类识别模型。

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