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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法、系统、电子设备及介质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：CN115345874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211171435.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法、系统、电子设备及介质是由安冬;侯思悦;位耀光;刘金存;李道亮设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法、系统、电子设备及介质，属于水产养殖领域。该方法将原始图像和标注图输入到鱼类饵料颗粒计数网络中，对训练获取到的预训练权重实施量化处理，基于敏感度差异灵活处理各网络层，寻求模型精度和性能间的平衡；通过精细处理量化候选值，不仅提高了模型表达能力，而且有效地提高了模型轻量化处理前后权重分布的匹配度；此外，基于L1范数实施量化和剪枝相融合策略，有效降低鱼类饵料颗粒计数网络中的冗余信息，有效地缩减了运行卷积神经网络所需的存储空间，缓解了深度学习成果难以部署在计算资源受限的边缘端的问题；通过对网络输出密度图进行积分求和得到总饵料颗粒数量，有利于降低人工和养殖成本。

本发明授权轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种轻量级的鱼类饵料颗粒计数方法，其特征在于，包括： 获取水下鱼类摄食的图像数据并根据所述图像数据对鱼类饵料颗粒计数网络进行训练，获得鱼类饵料颗粒计数网络的预训练权重；所述图像数据包括相机拍摄的原始图像和通过标注原始图像中的饵料颗粒中心得到的标注图； 对所述预训练权重进行层级量化敏感度分析，基于敏感度实施精细化量化处理，得到量化处理后的权重文件； 所述对所述预训练权重进行层级量化敏感度分析，基于敏感度实施精细化量化处理，得到量化处理后的权重文件，具体包括： 对鱼类饵料颗粒计数网络的各网络层预训练权重分别进行INQ量化处理，并分析各网络层对量化的敏感度； 基于各网络层对量化的敏感度，为敏感层分配更精细的已量化权重累积值和更高的位宽，得到量化处理后的权重文件； 基于L1范数获取剪枝阈值，依据所述剪枝阈值对所述量化处理后的权重文件进行模型剪枝以得到深度轻量化网络权重； 所述基于L1范数获取剪枝阈值，依据所述剪枝阈值对所述量化处理后的权重文件进行模型剪枝以得到深度轻量化网络权重，具体包括： 基于L1范数获取剪枝阈值，所述剪枝阈值依据鱼类饵料颗粒计数网络各网络层权重的标准差进行动态调整； 获取待剪枝的量化处理后的权重文件，修剪绝对值低于所述剪枝阈值的量化处理后的权重文件，得到深度轻量化网络权重； 将所述深度轻量化网络权重加载到鱼类饵料颗粒计数网络中输出饵料颗粒密度图，并基于所述饵料颗粒密度图计算总饵料颗粒数目。

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