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龙图腾网获悉自然资源部宁德海洋中心(自然资源部宁德海洋预报台)申请的专利一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理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：CN120913051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511450924.6，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理系统是由张文斌;郭玉臣;任堃;程宏;马祖友;夏永健;王庆业;李捷;林婧;魏雪萍;张家林设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及核电环境监测技术领域，公开了一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理系统。所述系统获取连续采集的多光谱水下图像序列及水环境参数，经特征提取生成多维浮游生物特征向量；通过时间戳与空间位置信息构建时空关联图结构，采用增量式原型网络动态聚类训练，迭代识别激活原型节点。系统通过分析特征集合交集确定模糊原型节点并计算自适应学习率更新特征表示，同时识别异常迁移特征点并计算异常概率，结合该概率对特征向量进行上下文语义消歧得到优化特征表示，最终输入预训练多模态分类网络，输出实时浮游生物种类识别结果及种群丰度估值。

本发明授权一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理系统在权利要求书中公布了：1.一种核电取水口浮游生物种类在线识别管理系统，其特征在于，包括： 获取核电取水口连续采集的多光谱水下图像序列及对应水环境参数； 对所述多光谱水下图像序列进行特征提取，生成多维浮游生物特征向量； 基于采集时间戳与空间位置信息，将所述多维浮游生物特征向量映射到时序空间网格节点上，构建时空关联图结构； 采用增量式原型网络对所述时空关联图结构进行动态聚类训练，在每次迭代中识别当前激活原型节点； 根据所述激活原型节点的当前特征集合与预设数量个历史迭代阶段中其他原型节点的历史特征集合之间的交集关系，确定模糊原型节点； 计算所述模糊原型节点的自适应学习率； 依据所述自适应学习率更新所述模糊原型节点及激活原型节点的特征表示； 识别所述交集关系中存在异常迁移的特征点，基于所述特征点的邻域分布密度计算其异常概率； 结合所述异常概率对所述多维浮游生物特征向量进行上下文语义消歧，生成优化特征表示； 将所述优化特征表示输入预训练的浮游生物多模态分类网络，输出实时浮游生物种类识别结果及种群丰度估值； 所述上下文语义消歧包括： 提取所述异常概率大于预设阈值的特征点及其所属时空网格节点信息，构成待消歧特征集合； 获取所述待消歧特征点所在时空网格节点的相邻节点特征向量，形成邻域特征向量； 将所述待消歧特征集合与所述邻域特征向量输入图注意力消歧模块； 通过所述图注意力消歧模块生成所述待消歧特征点与各邻域特征的语义关联权重； 依据所述语义关联权重对所述待消歧特征点进行特征重加权，生成所述优化特征表示； 所述图注意力消歧模块的工作流程包括： 将所述待消歧特征点作为查询向量，所述邻域特征向量作为键向量； 计算所述查询向量与各键向量的多尺度语义相关度； 通过门控机制融合所述多尺度语义相关度生成所述语义关联权重； 利用所述语义关联权重对邻域特征向量进行加权聚合，生成上下文增强向量； 将所述上下文增强向量与所述待消歧特征点进行残差连接，得到所述优化特征表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人自然资源部宁德海洋中心(自然资源部宁德海洋预报台)，其通讯地址为：352100 福建省宁德市兴宁路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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