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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断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：CN119600642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411457788.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法是由田源;颜聪;高勤峰;姜文鑫;于弋甯;汤庆凯;王美君设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法在说明书摘要公布了：本发明属于农业水产养殖技术领域，涉及一种基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法，对照片中虹鳟各部分进行标注预处理，作为模型的训练集和验证集；使用全卷积神经网络的Unet模型进行训练，得到最优模型完成对虹鳟各部分的分割；分别定义分割后虹鳟各部分颜色阈值，进行轮廓查找，获取最小外接矩阵；由物理距离与图像像素间比值关系计算出虹鳟各部分实际长度和宽度，由体长与体重函数关系计算出鱼体体重；根据头部长宽比值关系，基于支持向量机实现对虹鳟性别的判断。本发明可以快速获取虹鳟体长、全长、体宽和体重等表型信息，提高效率低的同时，最大限度减少对鱼体的伤害；通过图像处理对虹鳟进行性别鉴定，满足虹鳟的生产加工等需求。

本发明授权基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集包含虹鳟全身的图像若干张，并对虹鳟各部分进行标注预处理，将图像中鱼体像素标注为头部、躯干部、尾部以及尾鳍部四类，作为模型训练的数据集； 步骤二、建立初始U-net网络模型并用预处理得到的数据集进行训练，得到能有效分割出鱼体各部分的最优模型文件； 步骤三、使用已训练好的最优模型对图像进行语义分割，完成对虹鳟各部分的分割； 步骤四、根据语义分割后虹鳟身体各部位预测结果，分别定义不同部位的HSV颜色阈值范围，对各部位实现基于HSV的颜色分类，最后合并应用掩码； 步骤五、对分类后的鱼体各部分分别进行轮廓查找，并获取各部分的最小外接矩阵，函数可返回最小外接矩阵的长、宽像素值； 步骤六、确定长度与像素值的比值关系，根据比值关系计算虹鳟实际长度，根据鱼体体长与体重之间的函数关系计算出鱼体体重； 步骤七、根据头部最小外接矩阵长宽比值关系，利用机器学习支持向量机获取性别二分类的线性核函数，基于线性核函数对虹鳟进行性别判断。

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