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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法和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：CN121053705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511587595.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法和系统是由颜云榕;李昭;周四维;李忠炉;黄建盛;何雄波设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水产监测技术领域，公开了一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法和系统，通过获取目标水域的待监测图像及目标水域的实时环境流速数据与实时水体浊度数据；对待监测图像进行目标检测，得到大黄鱼的坐标数据，对坐标数据进行联动校验，得到校验坐标数据，根据所述校验坐标数据确定所述大黄鱼的实时姿态特征，通过流速相位联合机制对实时姿态特征进行优化，得到优化姿态特征；根据优化姿态特征和实时环境流速数据构建姿态流体耦合模型以确定大黄鱼的游泳速度；本发明充分考虑了大黄鱼自身姿态及环境的影响，并结合生物力学特征，实现了对大黄鱼真实游泳速度的精准解算。

本发明授权一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的大黄鱼游泳速度监测方法，其特征在于，包括： 分别获取目标水域的待监测图像、实时环境流速数据与实时水体浊度数据； 对所述待监测图像进行目标检测，得到大黄鱼的坐标数据； 对所述坐标数据进行联动校验，得到校验坐标数据；所述联动校验是根据对所述坐标数据的分析结果相机选择的，其至少包括：基于生物力学约束对所述坐标数据反映的运动状态进行验证的一级校验；和或，基于所述实时水体浊度数据确认的流速矢量进行修正的二级校验；和或，基于所述坐标数据反映的运动规律和所述生物力学约束进行修正的三级校验； 根据所述校验坐标数据确定所述大黄鱼的实时姿态特征，并通过流速相位联合机制对所述实时姿态特征进行优化，得到优化姿态特征； 基于所述优化姿态特征和所述实时环境流速数据构建姿态流体耦合模型，并通过所述姿态流体耦合模型确定所述大黄鱼的游泳速度； 所述校验坐标数据包括所述大黄鱼的头部前端三维坐标、体轴中点三维坐标、尾鳍根部三维坐标以及尾鳍尖端三维坐标；其中， 所述根据所述校验坐标数据确定所述大黄鱼的实时姿态特征，包括： 计算单帧中所述尾鳍尖端三维坐标相对于所述尾鳍根部三维坐标的相对位移，以对连续帧中的相对位移进行滑动窗口分析，并将窗口内的最大值作为该连续帧时段的尾鳍摆幅； 基于所述头部前端三维坐标、所述体轴中点三维坐标和所述尾鳍根部三维坐标，构建所述大黄鱼的体轴曲线，并基于所述体轴曲线确定体轴曲率，以与所述尾鳍摆幅作为所述实时姿态特征； 所述通过流速相位联合机制对所述实时姿态特征进行优化，得到优化姿态特征，包括： 预先构建所述目标水域中各大黄鱼的摆尾周期与游行状态的映射表；所述摆尾周期根据尾鳍尖端三维坐标确定，所述游行状态根据所述体轴曲率确定； 确定当前帧中大黄鱼的游行状态以与所述映射表进行匹配，得到当前摆尾周期以对所述滑动窗口的帧数进行动态调整，得到目标滑动窗口； 提取所述目标滑动窗口内的相位特征以进行相位划分，得到划分结果，并根据相位类型为所述划分结果动态分配权重以进行加权计算，得到加权摆幅； 基于所述体轴曲率和预先构建的摆幅曲率关联模型，确定所述当前帧的理论摆幅，对所述加权摆幅和所述理论摆幅进行偏差判定，以实现对所述实时姿态特征的姿态联动校验； 在判定为正常时，则将所述加权摆幅和所述体轴曲率作为所述优化姿态特征；在判定为异常时，对所述体轴曲率进行平滑修正，并将修正结果和所述理论摆幅作为所述优化姿态特征； 所述基于所述优化姿态特征和所述实时环境流速数据构建姿态流体耦合模型，并通过所述姿态流体耦合模型确定所述大黄鱼的游泳速度，包括： 对所述实时环境流速数据进行插值处理，得到所述目标水域的水流速度矢量； 基于所述优化姿态特征，确定所述大黄鱼相对于水流的推进速度； 根据所述水流速度矢量和所述推进速度构建所述姿态流体耦合模型，并根据所述姿态流体耦合模型确定所述大黄鱼的游泳速度。

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