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龙图腾网获悉中国农业大学;中国农业大学三亚研究院申请的专利一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测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：CN119848598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411913290.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测方法及系统是由张小栓;余佳昊;孙韵;李川;何燕富;赵永满;孔垂宇设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于闭壳牡蛎肥满度无损检测领域，提供了一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测方法及系统，方法包括：待检测传感器异构数据收集以及肥满度分类模型检测；其中，肥满度分类模型的训练过程包括：多类型数据采集、数据预处理、数据集划分、数据融合、肥满度分类模型训练以及模型验证。本发明通过多源异构数据的融合为闭壳牡蛎肥满度检测提供更充分和互补的信息，能够准确地识别闭壳牡蛎肥满度，具有实时性、非侵入性、高准确性等优势，实现了对闭壳牡蛎新鲜度的无损检测，为牡蛎产业的可持续发展提供更有力的无损检测技术支持。

本发明授权一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器异构数据融合的闭壳牡蛎肥满度无损检测方法，其特征在于，包括： 收集目标检测闭壳牡蛎的传感器数据，得到待检测传感器异构数据； 将所述待检测传感器异构数据输入到预训练的肥满度分类模型进行检测，得到目标肥满度无损检测结果；所述肥满度分类模型的训练过程，包括： 收集预备闭壳牡蛎的多角度下的外壳图像、敲击牡蛎外壳后的振动声学信号以及牡蛎肥满度等级实测指标；所述外壳图像包括：正视图像和侧视图像； 对所述外壳图像和所述振动声学信号进行预处理，得到多传感器异构数据； 根据所述牡蛎肥满度等级实测指标和所述多传感器异构数据构建闭壳牡蛎肥满度数据集，并将所述闭壳牡蛎肥满度数据集划分为训练集和测试集； 构建集成多种特征提取网络的混合数据融合模型，利用分布式训练策略对所述混合数据融合模型进行训练，并将所述训练集内的所述多传感器异构数据输入到所述混合数据融合模型中进行多源异构数据的融合，得到融合特征向量；所述混合数据融合模型集成了OEMI-CNN特征提取网络、MTFI-VGG特征提取网络以及特征融合网络；所述OEMI-CNN特征提取网络用于提取第一类型视觉传感器数据的深度特征；所述MTFI-VGG特征提取网络用于提取第二类型声学传感器数据的深度特征；所述特征融合网络用于对所述OEMI-CNN特征提取网络和所述MTFI-VGG特征提取网络输出的特征进行融合； 构建基于神经网络的肥满度分类模型，以所述训练集对应的所述融合特征向量为输入，所述训练集内的所述牡蛎肥满度等级实测指标为目标输出对所述肥满度分类模型进行训练； 利用所述测试集对训练后的肥满度分类模型进行验证，得到验证结果，若所述验证结果满足目标要求，则保存所述肥满度分类模型。

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中国农业大学;中国农业大学三亚研究院，其通讯地址为：100083 北京市海淀区清华东路17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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