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龙图腾网获悉中船辽海装备有限责任公司申请的专利一种基于自监督学习的声呐鱼类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：CN120411756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510925781.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于自监督学习的声呐鱼类识别方法是由梁成壮;汤斯茗;王栖桐;吴雨珊;张清明设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的声呐鱼类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的声呐鱼类识别方法，得到预处理后的声呐回波图像数据；生成多尺度声呐图像补丁集合；将多尺度声呐图像补丁集合输入改进DINOv2视觉Transformer编码器，获得初始多尺度声呐特征表示；得到解耦后的尺度子特征、纹理子特征与方向子特征；输出满足约束条件的多尺度声呐解耦特征表示；初始化海象优化算法参数三元组种群，计算多目标综合适应度值；更新海象优化算法参数三元组并重新计算多目标综合适应度值，直至满足收敛条件；在收敛条件满足时，通过分类器输出最终鱼类识别结果、鱼体长度估计结果与鱼群密度结果。本发明改进DINOv2视觉Transformer使鱼类小目标检出率在复杂水域得到显著的提升。

本发明授权一种基于自监督学习的声呐鱼类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的声呐鱼类识别方法，其特征在于，包括： 采集声呐回波图像数据并进行预处理，得到预处理后的声呐回波图像数据； 对预处理后的声呐回波图像数据进行金字塔式多尺度切片，生成多尺度声呐图像补丁集合； 将多尺度声呐图像补丁集合输入改进DINOv2视觉Transformer编码器，获得初始多尺度声呐特征表示； 在改进DINOv2视觉Transformer编码器内部插入特征解耦矩阵模块，对初始多尺度声呐特征表示进行维度划分，得到解耦后的尺度子特征、纹理子特征与方向子特征； 对解耦后的尺度子特征、纹理子特征与方向子特征施加跨尺度一致性约束与同尺度稀疏性约束，输出满足约束条件的多尺度声呐解耦特征表示； 初始化海象优化算法参数三元组种群，得到候选多尺度声呐特征融合结果并输入分类器，输出鱼类类别、鱼体长度估计与鱼群密度，并计算多目标综合适应度值； 以多目标综合适应度值作为海象优化算法的适应度函数迭代调整海象优化算法参数三元组种群，更新海象优化算法参数三元组并重新计算多目标综合适应度值，直至满足收敛条件； 在收敛条件满足时，通过分类器输出最终鱼类识别结果、鱼体长度估计结果与鱼群密度结果，同时生成置信热度图。

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