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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置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：CN115497026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211177642.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置是由安冬;王雅倩;于晓宁;位耀光;李道亮设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置，涉及图像分析处理和动物行为分析领域。所述精准投喂方法包括：获取鱼群活动视频库，包括鱼群非摄食视频集和鱼群摄食视频集；利用鱼群非摄食视频集，基于深度无监督学习，构建鱼群摄食活动量化模型，对鱼群摄食活动进行连续的量化分析；根据连续的鱼群摄食活动指数和检测阈值判断当前的鱼群是否正在摄食，根据判断结果自适应的调控投喂量。本发明通过引入深度无监督学习，可以在无需数据标注的情况下实现鱼群摄食活动的连续量化，并基于连续量化值实现了鱼群智能化的精准投喂，可以有效保证鱼群摄食福利，避免饵料浪费。

本发明授权基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取鱼群活动视频库，包括鱼群非摄食视频集和鱼群摄食视频集； S2，利用鱼群非摄食视频集，基于深度无监督学习，构建鱼群摄食活动量化模型，对鱼群摄食活动进行连续的量化分析，具体包括： 基于外观自编码器网络和运动自编码器网络，构建鱼群摄食活动量化模型，所述外观自编码器网络包括外观编码器模块、注意力模块和外观解码器模块，所述运动自编码器网络包括运动编码器模块、记忆模块和运动解码器模块； 利用鱼群非摄食视频集，获取视频样本数据集，所述视频样本数据集为若干时间连续的视频样本； 从所述视频样本数据集中提取固定帧数的视频序列，对所述视频序列进行转换，得到对应的灰度图序列和差帧图序列； 将所述灰度图序列输入所述外观自编码器网络，将所述差帧图序列输入所述运动自编码器网络，输出重构的灰度图序列和重构的差帧图序列； 根据所述灰度图序列和所述重构的灰度图序列，确定外观损失函数；根据所述差帧图序列和所述重构的差帧图序列，确定运动损失函数；根据所述外观损失函数和所述运动损失函数，确定总损失函数； 根据所述总损失函数迭代优化所述外观自编码器网络和所述运动自编码器网络中的参数，以对所述鱼群摄食活动量化模型进行训练，得到训练完成的鱼群摄食活动量化模型； 采用所述训练完成的鱼群摄食活动量化模型对鱼群摄食视频集中待检测的鱼群摄食视频进行量化，得到连续的鱼群摄食活动指数； S3，根据所述连续的鱼群摄食活动指数和检测阈值判断当前的鱼群是否正在摄食，根据判断结果自适应的调控投喂量。

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