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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种小样本鱼类图像个体识别方法、系统及设备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：CN121392909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511971882.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种小样本鱼类图像个体识别方法、系统及设备是由张全启;韩汶峰;许艳;刘金相设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本鱼类图像个体识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小样本鱼类图像个体识别方法、系统及设备，属于智能水产养殖与计算机视觉技术领域，所述方法包括图像采集、自监督预训练、形态保持预处理、低秩自适应微调、个体识别推理。本发明还提供运行所述方法的一种小样本鱼类图像个体识别系统，以及利用所述方法能够实现鱼类个体识别设备。本发明通过在大规模无标注鱼类图像上进行掩码自编码器自监督预训练，使模型能够充分学习鱼体轮廓、纹理和姿态分布等通用特征，在少量标注样本条件下仍能保持较高的识别精度，显著降低了对人工标注的依赖。

本发明授权一种小样本鱼类图像个体识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种小样本鱼类图像个体识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、图像采集：获取目标鱼类在养殖场景或实验场景下的多视角鱼类图像，形成无标注鱼类图像集以及对应的小样本有标注鱼类个体图像集； 步骤2、自监督预训练：将所述无标注鱼类图像集输入掩码自编码器框架，对输入图像进行随机分块遮挡，并在仅基于可见图像块的情况下重建被遮挡区域，以自监督方式训练视觉编码器，得到学习鱼体整体形态与局部纹理特征的预训练编码器； 步骤3、形态保持预处理：将步骤1中所述有标注鱼类个体图像进行前景分割以获得鱼体掩膜，将原始背景替换为统一背景，对鱼体所在区域进行对称填充至方形画布并统一缩放尺寸，得到预处理后的鱼类个体图像； 步骤4、低秩自适应微调：在步骤2所述预训练编码器中的多头自注意力模块中引入低秩自适应结构，对注意力查询矩阵和／或数值矩阵的权重更新进行低秩分解，仅训练引入的低秩参数，并对部分高层编码器层进行小学习率的部分微调，利用所述小样本有标注鱼类个体图像集对步骤3获得的预处理后的鱼类个体图像进行分类训练，获得小样本鱼类个体识别模型；自注意力层中的查询矩阵采用低秩自适应形式： ； 其中为预训练得到并保持冻结的原始权重，为查询矩阵的低秩增量权重，A、B为秩为r的可训练低秩矩阵；低秩自适应微调仅作用于编码器网络的前不超过6个编码层，且除所述前不超过6个编码层外的其余编码层参数保持冻结不更新； 步骤5、个体识别推理：对待识别鱼类图像执行与步骤3相同的形态保持预处理，将预处理后的图像输入步骤4所述小样本鱼类个体识别模型，输出对应的鱼类个体身份标识。

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