生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心;中国南水北调集团中线有限公司李斌获国家专利权
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龙图腾网获悉生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心;中国南水北调集团中线有限公司申请的专利一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析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:CN120148110B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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:202510209356.4,技术领域涉及:G06V40/20;该发明授权一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法及系统是由李斌;张爱静;张磊;刘信勇;彭玉;常志兵;王英才;肖新宗;宁鸿章;周晓霖;刘浩兵;刘洋洋;方标;李珏纯;陈珊;阮振鑫;孙海良设计研发完成,并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法及系统,分析方法包括:获取待分析图像数据;将所述待分析图像数据输入至鱼群识别模型中,获取鱼群监测指标,其中,所述鱼群识别模型通过训练集训练获取的,所述训练集为标注的包含鱼群的图像数据;根据所述鱼群监测指标,获取鱼群综合毒性的预警等级。本发明提出了一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法与系统,具备鱼群的检测、跟踪和行为识别功能,能够自动地计算出固定序列图像下鱼群的游动速度、游动距离和行为分类指标,然后将具体的鱼群游动能力与较抽象的鱼群行为指标相结合,实现准确地计算出固定序列图像下鱼群水质毒性预警等级的功能。
本发明授权一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于深度学习的鱼群毒性行为分析方法,其特征在于,包括: 获取待分析图像数据; 将所述待分析图像数据输入至鱼群识别模型中,获取鱼群监测指标,其中,所述鱼群识别模型通过训练集训练获取的,所述训练集为标注的包含鱼群的图像数据; 获取所述训练集包括: 获取标注包含鱼群的视频数据,对所述视频数据进行抽帧处理,获取原始训练样本数据; 对所述原始训练样本数据进行数据增广处理,获取增广数据集; 将所述原始训练样本数据和增广数据集进行合并,获取所述训练集; 所述鱼群识别模型包括:鱼群检测子模型、鱼群跟踪子模型和鱼群行为识别子模型; 所述鱼群检测子模型,用于检测出图像中鱼群的坐标位置数据; 所述鱼群跟踪子模型,用于根据鱼群的坐标位置数据对鱼群的运动轨迹进行跟踪; 所述鱼群行为识别子模型,用于进行鱼群行为识别; 对所述鱼群进行检测包括: 获取图像数据,对所述图像数据进行预处理,获取预处理后的图像数据; 利用所述鱼群检测子模型对所述预处理后的图像数据进行检测,获取鱼群在图像上的坐标位置数据; 对所述图像数据进行预处理,获取预处理后的图像数据包括: 对所述图像数据进行缩放,将缩放后的图像数据进行颜色空间转换,获取HSV图像; 提取所述HSV图像中的V通道,对所述V通道进行中值滤波去噪处理,采用自适应直方图均衡化算法对处理后的V通道进行对比度拉伸操作,利用高斯模糊化算法对拉伸后的V通道进行降噪,将降噪后的V通道和原H、S通道图像进行合并,获取新的HSV图像; 将所述新的HSV图像进行RGB颜色空间转化,获取预处理后的图像数据; 进行所述鱼群行为识别包括: 将所述预处理后的图像数据按照鱼群行为识别模型输入的数据格式进行整理,获取整理后的图像数据; 将所述整理后的图像数据输入至鱼群行为识别子模型,获取鱼群行为识别结果; 获取所述鱼群监测指标包括: 将检测和跟踪的鱼群坐标位置数据转换为以鱼类ID为单位的轨迹数据; 根据所述轨迹数据,计算单条鱼类的监测指标; 根据所述单条鱼类的监测指标,获取所述鱼群监测指标,其中,所述鱼群监测指标包括:最小游动速度、最大游动速度、平均游动速度、最大游动距离、最小游动距离和平均游动距离;根据所述鱼群监测指标,获取鱼群综合毒性的预警等级; 根据所述鱼群监测指标,获取鱼群综合毒性的预警等级包括: 计算单个序列图像数据下的鱼群毒性预警等级; 对若干个所述单个序列图像下的鱼群毒性预警等级进行整合,获取所述鱼群综合毒性的预警等级; 计算单个序列图像数据下的鱼群毒性预警等级包括: 根据鱼群综合速度指标来计算鱼群毒性预警等级,获取第一毒性预警等级; 若所述鱼群综合速度指标不满足毒性预警条件,则根据鱼群综合距离指标计算鱼群毒性预警等级,获取第二毒性预警等级; 若鱼群所述综合速度指标和综合距离指标均不满足毒性预警条件,则根据单条鱼的单项监测指标来计算鱼群毒性预警等级,获取第三毒性预警等级; 利用所述鱼群行为识别结果对所述第一毒性预警等级、第二毒性预警等级和第三毒性预警等级进行修正,获取所述单个序列图像数据下的鱼群毒性预警等级。
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