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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种水下鱼类遗传参数的估计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：CN118247303B 。

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：202410385560.7，技术领域涉及：G06T7/155；该发明授权一种水下鱼类遗传参数的估计方法是由王扬帆;辛纯;胡景杰;汪波;包振民设计研发完成，并于2024-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下鱼类遗传参数的估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种水下鱼类遗传参数的估计方法，属于海洋技术领域，一种水下鱼类遗传参数的估计方法，该方法包括：获取水下鱼类原始图像数据；使用改进二值化水平集模型对增强后的水下鱼类原始图像进行分割，再通过消除背景网格的干扰，得到水下鱼类图像，使用体重预测模型对水下鱼类的体重进行预测；得到的预测体重和图像性状对水下鱼类进行遗传参数估计。本发明通过消除背景网格的干扰构建了一种应用水下鱼类图片高效精准评估鱼类生长性状遗传参数的方法，解决了网箱网格干扰水下鱼类图像分割的难题，具有高通量、自动化的、操作简便以及对鱼完全无损害等优点，为开发鱼类表型信息自动化和智能化分析技术提供理论基础和应用参考。

本发明授权一种水下鱼类遗传参数的估计方法在权利要求书中公布了：1.一种水下鱼类遗传参数的估计方法，其特征在于：该方法包括： S1获取水下鱼类原始图像数据； S2利用二维高斯核匹配滤波对水下鱼类原始图像进行增强； S3使用改进二值化水平集模型对增强后的水下鱼类原始图像进行分割，得到水下鱼类的二值化水平集图像； S4将S3得到的二值化水平集图像通过图像形态学处理，基于相似性度量的区域合并，消除二值化水平集图像上的噪点，得到清晰水下鱼类的边界轮廓图像； S5消除背景网格的干扰，得到水下鱼类二值图像； S6根据S5得到的水下鱼类二值图像，使用基于深度学习的体重预测模型对水下鱼类的体重进行预测； S7根据S5得到的水下鱼类二值图像计算水下鱼类的身体面积，并将所述身体面积和背景百分比作为一种图像性状，利用图像性状和S6得到的预测体重对水下鱼类进行遗传参数估计； 所述改进二值化水平集模型为： 水下鱼类身体区域为：Ωb；背景区域为：Ω；即 二值化水平集图像u0的分段常数近似u构造为如下公式： 对于二值化水平集图像来说，u＝c1在Ωb里面，u＝c2在Ωb外面，并且有 最小化下面的Mumford-Shah函数，使用改进二值化水平集模型找到二值化水平集图像的分割边界： 其中 对改进二值化水平集模型的约束，采用公式为： 所述改进二值化水平集模型采用的惩罚公式为： 对于给定的Fη最小值满足： 其中 对于固定的 通过得到水下鱼类的二值化水平集图像； 还包括S8：使用线性模型一、线性模型二和非线性模型通过所述预测体重和所述图像性状对水下鱼类的育种值进行估计；所述线性模型一为rr-GBLUP，所述线性模型二为BayesB，所述非线性模型为RKHS。

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