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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪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：CN117173743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311077063.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪方法是由王勇;黄子荣;周佳奇;陈豫广;胡天江;张焕龙设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪方法。首先获取鱼类群体图像数据集，对鱼类群体图像数据集进行预处理，随后将预处理得到的鱼类群体图像数据集划分为训练集和测试集，同时搭建MixDLA模型，利用训练集对所述MixDLA模型进行训练，并利用测试集对训练后的MixDLA模型进行测试，得到训练完成的MixDLA模型，最后搭建时序相关的BF‑Tracking模型，将训练完成的MixDLA模型与BF‑Tracking模型相连接，得到时序相关的信息融合检测与跟踪模型，并利用时序相关的信息融合检测与跟踪模型对鱼类群体进行检测与跟踪，并输出检测与跟踪结果，有效的减小了跟踪误差，并减轻了跟踪工作量。

本发明授权一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种时序相关的自适应信息融合鱼类群体跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取鱼类群体图像数据集，对鱼类群体图像数据集进行预处理； S2：将预处理得到的鱼类群体图像数据集划分为训练集和测试集； S3：搭建MixDLA模型； S4：利用训练集对MixDLA模型进行训练，并利用测试集对训练后的MixDLA模型进行测试，得到训练完成的MixDLA模型； S5：搭建时序相关的BF‑Tracking模型，将训练完成的MixDLA模型与BF‑Tracking模型相连接，得到时序相关的信息融合检测与跟踪模型，并利用时序相关的信息融合检测与跟踪模型对鱼类群体进行检测与跟踪，输出检测与跟踪结果； 其中，MixDLA模型表示联合检测跟踪模型，BF‑Tracking模型表示自适应决策融合跟踪模型； 步骤S5中搭建的时序相关的BF‑Tracking模型包括： 检测框匹配模块，用于接收MixDLA模型输出的鱼类群体运动预测结果，并根据鱼类群体运动预测结果生成自适应历史信息融合结果； 轨迹关联模块，用于根据所述自适应历史信息融合结果生成鱼类群体的跟踪轨迹； 可视化模块，用于将检测框匹配模块与轨迹关联模块的信息融合，输出对鱼类群体目标的检测与跟踪结果； 步骤S5所述的利用时序相关的信息融合检测与跟踪模型对鱼类群体进行检测与跟踪的具体过程为： S51：利用训练完成的MixDLA模型对待检测的鱼类群体图像数据集进行鱼类群体运动预测并输出预测结果； S52：利用BF‑Tracking模型根据所述MixDLA模型的鱼类群体运动预测结果，对鱼类群体进行检测与跟踪，并输出检测与跟踪结果； 步骤S51所述的利用训练完成的MixDLA模型对待检测的鱼类群体图像数据集进行检测的具体过程为： 将待检测的鱼类群体图像数据集进行区域裁剪与尺寸重置预处理，并将预处理完成的鱼类群体图像数据集输入MixDLA模型； 利用MixDLA模型中的Backbone网络层对鱼类群体图像数据集进行特征图提取，并对特征图进行特征编码； 利用MixDLA模型中的Neck网络层将特征编码后的特征图进行解码，并提取图像特征； 利用MixDLA模型中的Head网络层对提取的图像特征进行鱼类群体运动预测，生成鱼类目标的位置热点px, y和运动预测向量v。

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