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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测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：CN119723313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411791330.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法是由陈廷凯;王宁设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法在说明书摘要公布了：本发明一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法，包括以下步骤：基于带有海胆、扇贝、海星和海参其中任意一种或多种的海洋底栖生物图片，构建数据集；将数据集划分为训练集和测试集；构建长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型；基于训练集数据，对长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型进行训练，得到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型，将测试集数据输入到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型中，实现图片中海胆、扇贝、海星和海参的检测识别。提高了海洋底栖生物尾部类嵌入特征的多样性，从而增强了长尾分布下海洋底栖生物的检测精度。

本发明授权一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 基于包含海胆、扇贝、海星和海参其中任意一种或多种海洋底栖生物的图片，构建数据集； 将数据集划分为训练集和测试集； 构建长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型； 基于训练集数据，对长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型进行训练，得到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型； 将测试集数据输入到训练好的长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型中，实现海胆、扇贝、海星和海参海洋底栖生物的检测识别； 所述长尾分布下基于深度判别表征学习的海洋底栖生物检测模型包括： 主干网络：对图片所包含的信息性特征图进行提取； 基于判别性附加角度裕量的分类损失模块：基于所述主干网络提取的信息性特征图，结合区域对齐机制，采用双线性插值方法构建海洋底栖生物感兴趣区域采样点特征值，利用平均聚合策略获取单区间海洋底栖生物特征，借助维度转换操作构建海洋底栖生物嵌入特征，计算嵌入特征与相应类别权重之间夹角，通过在余弦空间内增加角度裕量，提升海洋底栖生物嵌入特征的判别性； 不均匀嵌入特征分布损失模块：采用滑动平均策略更新各类海洋底栖生物的嵌入特征中心，依次求解嵌入特征与其相应中心的夹角，计算海洋底栖生物尾部类与其他头部类之间嵌入特征分布差异。

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事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1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”。