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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迁移重构的渔获多源融合数据集生成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：CN121392978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511982793.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于迁移重构的渔获多源融合数据集生成方法及系统是由沈金伟;郑苑丹;李忠炉;李昭;吴雨昊;王映鑫;林琦设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移重构的渔获多源融合数据集生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据生成技术领域，公开了一种基于迁移重构的渔获多源融合数据集生成方法及系统。其中，该方法包括：将获取到的渔获观测数据划分为源域数据和目标域数据；分别对第一水下图像数据和第二水下图像数据进行边缘增强，得到第一增强水下图像数据和第二增强水下图像数据；基于鱼鳞反光特性分别对第一增强水下图像数据和第二增强水下图像数据进行鱼类识别，生成第一鱼类特征向量和第二鱼类特征向量；学习第一鱼类特征向量和第一鱼类行为数据的关联规律，并将关联规律迁移至目标域数据以对第二鱼类特征向量进行补全；将时空对齐后的数据和源域数据进行整合得到渔获多源融合数据集。本发明能够为渔业应用提供可靠数据支撑。

本发明授权一种基于迁移重构的渔获多源融合数据集生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移重构的渔获多源融合数据集生成方法，其特征在于，包括： 将获取到的渔获观测数据划分为源域数据和目标域数据，其中，所述源域数据包括观测数据丰富的渔区对应的第一水下图像数据和第一鱼类行为数据，所述目标域数据包括观测数据稀疏的渔区对应的第二水下图像数据和第二鱼类行为数据； 基于环境入射光线特性分别对所述第一水下图像数据和所述第二水下图像数据进行边缘增强，得到第一增强水下图像数据和第二增强水下图像数据； 基于鱼鳞反光特性分别对所述第一增强水下图像数据和所述第二增强水下图像数据进行鱼类识别，生成所述源域数据对应的第一鱼类特征向量和所述目标域数据对应的第二鱼类特征向量； 以所述第一鱼类特征向量为训练样本，学习所述第一鱼类特征向量和所述第一鱼类行为数据的关联规律，并将所述关联规律迁移至所述目标域数据以对所述第二鱼类特征向量进行补全； 将补全后的所述第二鱼类特征向量和所述第二鱼类行为数据进行时空对齐，并将时空对齐后的数据和所述源域数据进行整合得到渔获多源融合数据集； 所述以所述第一鱼类特征向量为训练样本，学习所述第一鱼类特征向量和所述第一鱼类行为数据的关联规律，并将所述关联规律迁移至所述目标域数据以对所述第二鱼类特征向量进行补全，包括： 构建包含注意力机制的迁移学习模型，以所述第一鱼类特征向量为所述迁移学习模型的输入，以所述第一鱼类行为数据为所述迁移学习模型的输出，通过所述注意力机制学习所述第一鱼类特征向量和所述第一鱼类行为数据的非线性映射关系； 将所述第二鱼类特征向量输入优化后的所述迁移学习模型进行特征适配与缺失信息补全，生成与所述目标域数据对应渔情适配的完整鱼类特征向量，其中，所述特征适配被配置为将所述非线性映射关系适配所述第二鱼类特征向量。

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