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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估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：CN115775369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211613436.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估方法是由江兴龙;李凯设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估方法在说明书摘要公布了：本发明基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估方法，对采集的视频进行处理，获得鱼类摄食的空间位置图及其对应的光流图，将鱼类摄食强度分类为若干等级，搭建双流残差卷积神经网络模型，包括空间流和时间流ResNet50网络，将鱼类摄食的空间位置图及其对应的光流图分别输入空间流和时间流ResNet50网络，用于分别提取鱼类摄食行为的空间和时间特征，将该空间流和时间流ResNet50网络输出的特征在特征层进行融合，最后通过平均池化层和全连接层进行类别预测。本发明提取了鱼类摄食行为的时空信息间的关联特征，从而提高了对鱼类摄食强度的评估准确率。

本发明授权基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估方法在权利要求书中公布了：1.基于双流残差卷积神经网络的鱼类摄食强度评估方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、使用视频采集装置采集鱼类摄食视频； 步骤2、对采集的视频进行处理，获得鱼类摄食的空间位置图及其对应的光流图，将鱼类摄食强度分类为若干等级，将所采集的图像按照所述鱼类摄食强度分类构建鱼类摄食强度数据集，其中每个等级的摄食强度数据包含空间位置图及其对应的光流图，并将该数据集划分为训练集和测试集； 步骤3、搭建双流残差卷积神经网络模型，包括空间流和时间流ResNet50网络，每个ResNet50网络包含49层卷积层，该空间流和时间流ResNet50网络在两特征层进行融合后，连接至一个平均池化层，该平均池化层输出至用于鱼类摄食强度分类的全连接层，该全连接层包含的神经元数量与所需分类的类别数一致； 步骤4、利用训练集训练步骤3所搭建的双流残差卷积神经网络模型，然后利用测试集测试训练好的模型，在验证双流残差卷积神经网络有效后，得到用于对鱼类摄食强度进行分类和评估双流残差卷积神经网络模型； 步骤5、将鱼类摄食的空间位置图及其对应的光流图分别输入空间流和时间流ResNet50网络，用于分别提取鱼类摄食行为的空间和时间特征，将该空间流和时间流ResNet50网络输出的特征在特征层进行融合，最后通过平均池化层和全连接层进行类别预测。

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