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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利养殖水体内水产动物识别方法、系统、存储介质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：CN121121811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511659300.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权养殖水体内水产动物识别方法、系统、存储介质及设备是由王玉皞;刘家明;夏勇;程凯;刘晓东设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本养殖水体内水产动物识别方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种养殖水体内水产动物识别方法、系统、存储介质及设备，涉及图像识别技术领域，该方法通过部署于水体内部的相机模组采集多视角图像构建图像集，并由漂浮式通信装置同步时空元数据稳定传输至云端；在云端，依次执行基于图像内容特征的无监督筛选、依据水体光学特性的颜色自适应校正以及结合语义引导的频域增强处理，形成三级预处理流水线，显著提升图像质量；最终将优化后的图像输入预训练的水下目标检测模型，输出高精度的水产动物识别结果。该方法有效解决了复杂水体环境下数据传输稳定性差、目标特征辨识度低及识别实时性不足的问题。

本发明授权养殖水体内水产动物识别方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种养殖水体内水产动物识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过部署于养殖水体内部的相机模组，采集养殖水体内当前状态下多个视角的图像数据，并根据所述图像数据构建图像集； 通过漂浮于养殖水体上的通信装置实时接收所述图像集，通过内置的通信单元将所述图像集传输至云端，以及通过内置的定位系统实时匹配出与所述图像集中每一图像对应的时空元数据以同步传输至所述云端； 在所述云端，对接收到的图像集进行预处理，至少包括基于图像内容特征进行无监督筛选、根据水体光学特性进行图像颜色自适应校正、以及针对水下噪声与目标特征进行频域增强处理，以生成标注图像集； 将所述标注图像集输入至经预训练的水下目标检测模型中进行识别分析，输出水产动物识别结果； 其中，基于图像内容特征进行无监督筛选的步骤，包括： 计算所述图像集中每一图像的亮度方差与纹理熵，并基于预设的亮度方差阈值与纹理熵阈值，剔除所述图像集中的无效图像，获得初步筛选图像集； 采用聚类算法对所述初步筛选图像集进行无监督分类，基于图像的明度方差与边缘密度特征，过滤掉分类结果中的单一背景类别图像，获得有效目标图像集； 其中，根据水体光学特性进行图像颜色自适应校正的步骤，包括： 根据所述有效目标图像集，分析图像的全局颜色统计特征与纹理模式，输出表征水体类型的概率分布； 根据所述水体类型的概率分布，确定水体的主导水体类型，对应选择对应的颜色校正算法； 基于校正后图像的对比度指标，通过反馈循环对所述颜色校正算法的增益参数进行动态调整，以优化校正效果； 其中，若养殖水体为海水类型，激活基于光线衰减物理模型的蓝光补偿算法，若养殖水体为淡水类型，则启用白平衡算法，并在HSV颜色空间中对图像进行绿色光谱增强； 其中，针对水下噪声与目标特征进行频域增强处理的步骤，包括： 对经颜色自适应校正后的图像进行离散小波变换，分解得到多尺度频域分量，包括低频背景信息分量与高频细节特征分量； 对所述高频细节特征分量进行边缘与纹理增强，同时对所述低频背景信息分量采用基于滤波的自适应阈值处理以抑制背景噪声； 利用预训练的语义分割模型生成所述养殖水体内目标区域对应的图像掩码，基于所述图像掩码对处理后的多尺度频域分量进行语义过滤，滤除非目标区域的频率成分，以及通过逆离散小波变换将过滤后的多尺度频域分量重构为增强后的空间域图像。

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