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龙图腾网获悉山东省农业机械技术推广站申请的专利一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤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：CN120259865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510381873.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤检测方法是由许凯;孙晓文;王锦;孙朝伟;杨建明;单春丽;杨文静设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与视觉检测技术领域，具体涉及一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤检测方法，具体如下：设置多目视觉成像装置，采集清晰、完整的鱼体图像，对采集的图像进行图像去噪、灰度化、对比增强和归一化操作，得到预处理后的鱼体图像；构建基于ResNet‑50为主体框架的卷积神经网络作为活鱼损伤分级检测模型，对基于ResNet‑50为主体框架卷积神经网络进行改进，然后将预处理后的鱼体图像输入至活鱼损伤分级检测模型中进行训练。本发明通过可以有效减少过拟合问题，优化特征提取效果，提高分类精度，解决水下图像中类别不平衡的问题，进而提高检测的准确性。

本发明授权一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与多目视觉水下成像技术的活鱼损伤检测方法，其特征是，包括以下步骤： S1、图像采集：设置多目视觉成像装置，采集清晰、完整的鱼体图像，并根据鱼体大小和运动状态实时调整多目视觉成像装置的拍摄角度和焦距； S2、图像预处理：对采集的图像进行图像去噪、灰度化、对比增强和归一化操作，得到预处理后的鱼体图像； S3、构建活鱼损伤分级检测模型用于活鱼损伤检测：构建基于ResNet-50为主体框架的卷积神经网络作为活鱼损伤分级检测模型，对基于ResNet-50为主体框架卷积神经网络进行改进，调整ResNet-50的浅层卷积，将前三层卷积替换为扩展卷积，并重新设置卷积核元素之间的间距，在ResNet-50的第三个阶段Stage3后插入轻量级的深度学习卷积神经网络架构Inception，将ResNet-50输出层的全连接层替换为全局上下文池化，然后将预处理后的鱼体图像输入至活鱼损伤分级检测模型中进行训练； 基于ResNet-50为主体框架卷积神经网络的改进具体如下： 采用启发式方法，根据鱼体图像的特征分布来初始化卷积核，进而计算出卷积核权重W，计算公式如下： ， 其中，表示卷积核权重，N表示输入特征图的维度，表示均值为0、协方差为的正态分布，表示输入特征图的协方差矩阵； 计算组合正则化项，将组合正则化项嵌入到卷积神经网络的每一层特征提取过程中，组合正则化项的计算公式如下： ， 其中，表示组合正则化项，表示第层卷积的L1正则化系数，表示第层卷积的L2正则化系数，表示L1正则化，表示L2正则化，表示第层的卷积核权重； 根据鱼体图像数据的误差变化情况动态调整学习率和步长； 根据鱼体图像的多目视觉数据动态调整卷积层提取特征的重要性； 在损失函数中采用类别权重； 通过多阶段优化关注不同类别的特征提取与分类优化； 通过权重共享机制来减少冗余； 采用自适应样本重加权策略与多阶段验证机制。

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