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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种深度优化的深海生态监测方法与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：CN121366346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511938080.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种深度优化的深海生态监测方法与系统是由赵嘉琪;施钧辉;郝永富;李少杰;张嘉晨;高秀君;张荣誉;吴琪设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度优化的深海生态监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种深度优化的深海生态监测方法与系统，包括：首先，获取深海图像或视频数据并进行预处理，进行去噪和细节增强；其次，采用一种集成SwinTransformer主干、BiFPN颈部以及联式查询解码器的目标检测架构，对增强后的图像进行高精度、抗干扰的目标检测；然后，将检测出的结构化目标数据与原始图像一同输入多模态大语言模型，进行物种属性、行为模式等深层生态语义的推理与分析；最后，对视频数据进行多帧聚合与群落分析，并根据检测与分析结果自动生成结构化的深海生态监测报告。本发明通过模型创新与融合，解决深海环境下小目标检测难，背景噪声干扰严重，数据分析效率低、缺乏语义理解和自动化能力的问题。

本发明授权一种深度优化的深海生态监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种深度优化的深海生态监测方法，其特征在于，包括： 接收深海图像或视频数据并进行预处理；通过端到端的神经网络模块自适应的对深海图像和或视频数据进行预处理，神经网络模块与目标检测模型共同进行端到端训练；所述神经网络模块采用U-Net网络结构； 采用目标检测模型对预处理后的数据进行目标检测，以生成包含目标边界框和类别的结构化检测数据； 将所述结构化检测数据、所述深海图像或视频数据输入至多模态大模型进行语义推理，以生成包含至少一种生态属性的语义输出，所述生态属性包括生物行为模式、栖息地类型或群落结构； 基于所述语义输出，生成一份深海生态监测报告； 所述目标检测模型，其网络结构依次包含： SwinTransformer主干网络，用于从预处理后的数据中提取多尺度层级特征图； 双向跨尺度特征金字塔网络作为颈部网络，用于融合所述多尺度层级特征图； Transformer编码器，用于对融合后的特征图进行上下文信息编码； 级联式查询解码器，与所述Transformer编码器的输出进行交互，用于生成目标的嵌入向量； 预测头，所述预测头接收所述嵌入向量，并解析出所述目标的边界框和类别； 所述级联式查询解码器的工作流程为：第一阶段解码器输出粗略的目标预测，动态查询生成模块根据粗略预测生成聚焦于关键辨识区域的动态查询，第二阶段解码器利用所述动态查询进行二次精细化识别。

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