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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的装置和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：CN120032423B 。

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：202510050156.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的装置和方法是由曾立华;张恒;罗靖皓;冯娟;陆锦达;尹晶涛设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的装置和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的方法，涉及水产养殖设备，解决了传统的监控方法多依赖人工巡检，存在效率低下、实时性差及数据分析能力不足的技术问题。该方法为，获取图像数据，将所述图像数据输入进改进的YOLO算法模型以生成检测模型文件，对所述检测模型文件进行行为特征分析以生成鱼类活动行为特征值，根据所述鱼类活动行为特征值来触发鱼类异常行为判断机制。本发明还公开了一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的装置。本发明实现对养殖池内水域环境的全面监控，确保了从池底沉积物到水面养殖鱼的全方位、多层次监控，为养殖管理者提供了详尽、实时的水体状况信息。

本发明授权一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水下图像处理的鱼类行为分析的方法，其特征在于，该方法为，获取图像数据，将所述图像数据输入改进的YOLOv8算法模型以生成检测模型文件，对所述检测模型文件进行行为特征分析以生成鱼类活动行为特征值，根据所述鱼类活动行为特征值来触发鱼类异常行为判断机制； 所述改进的YOLOv8算法模型的构建方法为： 将空间金字塔池化和高效层聚合网络的注意力机制结合到YOLOv8算法模型中的主干网络部分SPPF中，形成SPPELAN模块，以对所述图像数据进行分割以及重新组合处理，形成新的特征图； 在所述YOLOv8算法模型中添加CPAM注意力机制模块，以将所述新的特征图经过通道与位置的注意力机制处理，获取输出特征图； 所述改进的YOLOv8算法模型的网络结构包括依次连接的主干网络、颈部网络及检测头；所述检测头包括用于检测小目标的第一检测头、用于检测中目标的第二检测头和用于检测大目标的第三检测头；所述第一检测头前增加了第一CPAM注意力机制模块，所述第二检测头前增加了第二CPAM注意力机制模块； 实现所述基于水下图像处理的鱼类行为分析的方法的装置包括， 摄像模块103，用于获取养殖池中的图像数据； 外部控制器101，用于对所述图像数据进行处理，并判断鱼类行为是否异常； 所述摄像模块103通过可滑动支架102安装在养殖池中，且所述摄像模块103上安装有自动清理单元； 所述自动清理单元包括滚轴303、电磁阀308、空化喷嘴309和两个连杆304，所述摄像模块103包括壳体310，所述壳体310上固定安装有摄像头301，所述壳体310位于摄像头301两边的侧面上均开设有限位槽305，所述限位槽305中安装有第四滚珠丝杆，两个所述连杆304的一端均通过限位槽305与第四滚珠丝杆的滑块连接，两个所述连杆304的另一端之间转动安装有滚轴303，所述滚轴303的表面设有毛刷302； 所述壳体310顶部安装有电磁阀308，所述电磁阀308的进气口安装有喇叭状的进气管307，所述电磁阀308的出气口通过管道连接有空化喷嘴309，所述空化喷嘴309的出气口朝向摄像头301，所述空化喷嘴309、电磁阀308和进气管307均连通； 所述壳体310内部安装有第三步进电机，所述第三步进电机的驱动端与第四滚珠丝杆传动连接； 所述摄像头301、第三步进电机和电磁阀308均与外部控制器101电性连接。

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