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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种水产养殖虾苗无锚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：CN116665031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310679754.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水产养殖虾苗无锚检测方法及系统是由申振才;张国续;钟萍;陈英义;李道亮;谭俊艳设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水产养殖虾苗无锚检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种水产养殖虾苗无锚检测方法及系统，涉及深度学习目标检测领域，方法包括：获取水产养殖基地实地采集的待检测虾苗图片数据集并输入到引入坐标注意力机制模块的特征提取骨干网络中，得到多个坐标注意力处理的特征图；将多个坐标注意力处理的特征图输入到引入自适应空间特征融合模块的颈部特征融合网络中，得到多个自适应融合特征图；将融合特征图输入到采用广义交并比模块的头部回归检测网络中，得出虾苗无锚检测结果。在虾苗无锚检测过程中，分别在特征提取阶段、特征融合阶段、回归检测阶段引入坐标注意力模块、自适应空间特征融合模块、广义交并比模块，可实现水产养殖虾苗的准确检测。

本发明授权一种水产养殖虾苗无锚检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水产养殖虾苗无锚检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测虾苗图片数据集； 将所述待检测虾苗图片数据集输入到改进的特征提取骨干网络中，得到多个坐标注意力处理的特征图；所述改进的特征提取骨干网络是在传统的特征提取骨干网络的各输出分支的输出端连接一个坐标注意力机制模块； 将多个所述坐标注意力处理的特征图输入到改进的颈部特征融合网络中，得到多个自适应融合特征图；所述改进的颈部特征融合网络是在传统的颈部特征融合网络中采用自适应空间特征融合模块；所述自适应空间特征融合模块与所述自适应融合特征图一一对应； 将所述自适应融合特征图输入到改进的头部回归检测网络中，得出虾苗无锚检测结果；所述改进的头部回归检测网络是将传统的头部回归检测网络的传统交并比模块替换为广义交并比模块； 改进的特征提取骨干网络包括依次连接的三个模组；第一模组包括依次连接的Focus层、第一CBS层、第一CSP层、第二CBS层、第二CSP层和第一坐标注意力机制模块；第二模组包括依次连接的第三CBS层、第三CSP层和第二坐标注意力机制模块；第三模组包括第四CBS层、SPP层、第四CSP层和第三坐标注意力机制模块； 改进的颈部特征融合网络包括第四模组、第五模组和第六模组； 第四模组包括依次连接的第五CBS层、第一UpSample层、第一拼接层、第五CSP层、第六CBS层、第二UpSample层、第二拼接层； 第五模组包括依次连接的第六CSP层、第七CBS层、第三拼接层、第七CSP层、第八CBS层、第四拼接层、第八CSP层； 第六模组包括三个自适应空间特征融合模块； 第一坐标注意力机制模块的输出还连接第二拼接层的输入，第二坐标注意力机制模块的输出还连接第一拼接层的输入，第三坐标注意力机制模块的输出连接第五CBS层的输入； 第五CBS层的输出还连接第四拼接层的输入，第六CBS层的输出还连接第三拼接层的输入，第二拼接层的输出连接第六CSP层的输入； 第六CSP层的输出至第八CSP层的输出作为每一自适应空间特征融合模块的输入。

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