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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别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：CN119479010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411482726.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别方法是由于红;涂万;吴子健;李健;崔智博;杨宗轶;张鑫;王悦设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别方法，包括采集水域中的鱼类图像作为待检测图像，将待检测图像进行预处理，得到图像数据集；构建YOLOv10‑UDFishNet模型；将图像数据集输入到YOLOv10‑UDFishNet模型中，通过图像数据集训练YOLOv10‑UDFishNet模型，得到训练后的YOLOv10‑UDFishNet模型；将待检测的水域中鱼类图像输入训练后的YOLOv10‑UDFishNet模型中，得到鱼类检测结果和鱼类个体目标的位置信息。本发明能够在精确且高效识别出浑浊水下环境中的患病幼鱼。

本发明授权一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv10模型的患病幼鱼识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集水域中的鱼类图像作为待检测图像，将所述待检测图像进行预处理，得到图像数据集； S2.构建YOLOv10-UDFishNet模型，包括将YOLOv10模型的骨干网络中Stage1和Stage2的跨步卷积替换为SPD-Conv模块，在YOLOv10模型的骨干网络加入辅助分支，将在YOLOv10模型的颈部网络中加入HFG-basedfusion特征融合方法，将YOLOv10模型的损失函数替换为SlideLoss损失函数，得到所述YOLOv10-UDFishNet模型； S3.将步骤S1中预处理后得到的所述图像数据集输入到步骤S2获得的所述YOLOv10-UDFishNet模型中，通过所述图像数据集训练所述YOLOv10-UDFishNet模型，得到训练后的YOLOv10-UDFishNet模型； S4.将待检测的水域中鱼类图像输入步骤S3中得到的所述训练后的YOLOv10-UDFishNet模型中，得到鱼类检测结果和鱼类个体目标的位置信息； 所述步骤S2中，所述辅助分支包括第一辅助分支和第二辅助分支，所述第一辅助分支与Stage1并联，所述第二辅助分支与Stage2并联； 所述第一辅助分支包括依次连接的SPD-Conv模块和改进ShuffleBlock模块，所述第二辅助分支包括改进ShuffleBlock模块；所述改进ShuffleBlock模块包括改进特征提取单元和改进下采样单元； 所述改进特征提取单元为将ShuffleNetv2的基本模块ShuffleBlock中特征提取单元的深度可分离卷积后的1×1卷积替换为部分卷积，所述部分卷积对部分输入通道执行标准的卷积操作以提取空间特征，其余通道保持不变，所述部分卷积的部分比例为r=12； 所述改进下采样单元为将ShuffleNetv2的基本模块ShuffleBlock中下采样单元的深度可分离卷积替换为SPD-Conv模块。

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