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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种密集半透明虾苗检测方法、系统及存储介质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：CN121095984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511630367.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种密集半透明虾苗检测方法、系统及存储介质是由徐琛设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种密集半透明虾苗检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种密集半透明虾苗检测方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，本发明通过将目标的透明度量化，并以此为依据，在特征融合阶段对微弱信号进行补偿性增强，同时在模型训练阶段对损失函数进行自适应调节，从而系统性地解决了现有技术在处理密集、微小、半透明目标时所面临的漏检、重检与定位不准等瓶颈问题。提升了对低对比度、半透明目标的检测召回率，有效降低了漏检；提高了在高密度、重叠场景下的检测精度与鲁棒性，减少了重复检测；增强了模型对边缘模糊目标的定位准确性；通过引入物理先验知识，提升了模型的整体泛化能力和在复杂水下环境中的适用性。

本发明授权一种密集半透明虾苗检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种密集半透明虾苗检测方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：获取包含待检测目标的数字图像； S2：利用预置的骨干网络，从所述数字图像中提取多尺度特征图； S3：执行透明度感知的特征融合过程，该过程对所述多尺度特征图进行加权双向融合，并且，在融合至少一个具有高空间分辨率的浅层特征图时，根据预设的透明度量化模型计算透明度补偿系数，并利用所述透明度补偿系数以调整所述浅层特征图在融合过程中的权重，以生成融合特征图； S4：基于所述融合特征图，生成所述待检测目标的预测框； S5：采用预设的自适应损失函数指导本方法的模型训练，其中，所述自适应损失函数包含基于目标边界区域透光率计算的动态补偿因子，用以自适应地调整对所述预测框的损失惩罚力度，得到最终预测框集合；并输出所述最终预测框集合作为检测结果，所述检测结果包含每一个虾苗目标的位置坐标与置信度分数，并基于所述最终预测框集合的数量确定虾苗总数； 其中，自适应损失函数，具体为： 将Focal-EIOU损失定义为：；为基于IOU损失、中心点损失和宽高损失的EIOU损失函数表征； EIOU函数分为三个部分：IOU损失、预测框与标注框之间的中心点损失和宽高损失，EIOU损失函数公式如下： 其中、、分别代表预测框的中心点、宽度和高度，、、分别代表标注框的中心点、宽度和高度，代表与之间的欧式距离，、、分别代表对应的最小外接框的对角线长度、宽度和高度；平衡因子，计算逻辑中为目标真值框内的最大透光率，因此，平衡因子与目标整体的透明度呈严格正相关关系。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313098 浙江省湖州市南太湖新区西塞山路819号南太湖科技创新综合体B幢；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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