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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统及方法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：CN115170938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210797630.0，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统及方法是由殷健豪;吴俊峰;于红;高春奇;郭世豪设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统，包括数据收集、数据传输模块和鱼类识别终端，数据收集模块包括固定板、水下摄影机、电源电路、水下照明装置、补光光壁，数据传输模块包括数据存储装置和图像传输装置，图像传输装置将水下摄影机收集的图像信息发送时数据存储装置进行存储；鱼类识别终端包括服务器、实时监控装置和图像接收装置，实时监控装置设置于数据收集模块的上方，图像接收装置接收来自数据存储装置的图像信息并发送至服务器。本发明采用上述结构的局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统及方法，针对不同种类鱼体识别泛化性强，能够识别陌生个体、识别准确率高。

本发明授权局部特征影响全局特征学习的鱼类识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.局部特征影响全局特征学习的鱼类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将发送到服务器的图像信息进行视频抽帧处理，利用视频连贯性的特点，找出同一条鱼的不同图片，对其进行图片编号； S2、使用Labelme标注工具对鱼体进行关键点标注； S3、按关键点进行鱼体分块得到鱼体局部图片，将局部图片和整体图片作为神经网络的输入；按关键点进行鱼体分块的方式包括按左右顺序划分和按上下顺序划分，按左右顺序依次划分为头、身、尾三部分，称为第一部分输入图像；按上下顺序依次划分为上鱼鳍和下鱼鳍两部分，称为第二部分输入图像； S4、采用5个独立的SE-Resnet101预训练网络对第一部分输入图像和第二部分输入图像进行学习；第一部分输入图像经过平均池化层后，生成3个特征向量，将3个特征向量沿着通道连接融合为一个局部特征向量；第二部分输入图像经过平均池化层后，生成2个特征向量，将2个特征向量沿着通道连接融合为另一个局部特征向量； 整体图片通过SE-Resnet50预训练网络提取整体在宏观上共有的特征，经过平均池化层得到1个2048维的全局特征向量； 将生成的两个局部特征向量分别与全局特征向量进行融合，得到两个局部特征学习的分支；最后对三个学习分支产生的交叉熵损失函数进行加权融合，利用Adam优化算法进行训练，得到最优鱼类识别模型。

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大连海洋大学，其通讯地址为：116023 辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52号；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”。