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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利一种基于深度学习的海洋生物类型预测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：CN120107990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510102085.2，技术领域涉及：G06V40/00；该发明授权一种基于深度学习的海洋生物类型预测方法及系统是由舒欣;洪辰端;应添熠;夏建新设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的海洋生物类型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的海洋生物类型预测方法及系统，涉及海洋生物检测领域，包括：构建基础图形和线条库，基础图形和线条库中包含基础元素；对输入的海洋生物图像进行图像处理，将输入的海洋生物图像分解成基础图形和线条的组合；为基础图形和线条库中的每个基础图形和线条分配唯一的标识符，预设基础图形和线条的组合规则；收集大量标注好的海洋生物图像数据，分别进行图像处理，提取出基础图形和线条的组合特征，使用组合特征进行深度学习模型训练；对待识别的海洋生物图像进行图像分解并进行特征提取，将图像分解和特征提取结果输入至训练好的深度学习模型进行分类识别；能够实现提高海洋生物图像的识别精度。

本发明授权一种基于深度学习的海洋生物类型预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海洋生物类型预测方法，其特征在于，包括： S1：构建基础图形和线条库，基础图形和线条库中包含基础元素，所述基础元素能够覆盖海洋生物外形的特征； S2：采集大量的海洋生物图像，对海洋生物图像进行图像处理，将海洋生物图像分解成基础图形和线条的组合； S3：为基础图形和线条库中的每个基础图形和线条分配唯一的标识符，采用编码逻辑模块预设基础图形和线条的组合规则，所述组合规则表示海洋生物外形结构的逻辑关系； S4：收集大量标注好的海洋生物图像数据，分别进行图像处理，提取出基础图形和线条的组合特征，使用基础图形和线条的组合特征进行深度学习模型训练； S5：对待识别的海洋生物图像进行图像分解并进行特征提取，将图像分解和特征提取结果输入至训练好的深度学习模型进行分类识别； 所述编码逻辑模块中存在具有动态变化能力的模块，记为动态逻辑模块；所述动态逻辑模块中包含具有动态变化特性的基础图形和线条的组合，所述动态变化特性中的变量因素，具体为：组合比例：不同基础图形和线条在组合时的比例；连接模式：基础元素之间的连接方式；空间位置：基础元素在组合体中的位置； 所述动态逻辑模块动态调整基础图形和线条的组合比例、连接模式以及空间位置；通过算法模拟生成变量因素变化时的海洋生物图像，将海洋生物图像输入深度学习模型，进行模型训练，使深度学习能够学习变量因素变化时的海洋生物的比例变化、连接方式和空间位置； 在待检测的海洋生物图像输入至深度学习模型时，深度学习模型根据学习到的海洋生物的比例变化、连接方式和空间位置自动调整基础元素的位置和连接方式，输出识别结果。

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