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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利鱼类行为识别方法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：CN119625816B 。

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：202311184294.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权鱼类行为识别方法及装置是由陈英义;刘丽伟;于辉辉;李道亮;闫霓;柴莹倩;杨天;李佳慧;王鹤榕设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本鱼类行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种鱼类行为识别方法及装置，该方法包括：获取鱼类运动图像；输入鱼类运动图像至目标检测模型，得到鱼类目标检测结果；分析鱼类目标检测结果，得到鱼类跟踪轨迹；分析鱼类跟踪轨迹，得到鱼类运动特征；输入鱼类运动特征至行为识别模型，得到鱼类行为识别结果。本发明的鱼类行为识别方法及装置，通过构建集运动特征提取与行为状态识别功能于一体化的模型框架，可以解决现有技术中鱼类行为识别中参数复杂，识别困难的缺陷，实现鱼类行为识别精度和效率的提升。

本发明授权鱼类行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种鱼类行为识别方法，其特征在于，包括： 获取鱼类运动图像； 输入所述鱼类运动图像至目标检测模型，得到鱼类目标检测结果； 分析所述鱼类目标检测结果，得到鱼类跟踪轨迹，包括： 构建卡尔曼滤波器和拓展卡尔曼滤波器，得到鱼类跟踪轨迹； 分析所述鱼类跟踪轨迹，得到鱼类运动特征； 输入所述鱼类运动特征至行为识别模型，得到鱼类行为识别结果； 其中，所述目标检测模型基于鱼类运动图像样本，以及所述鱼类运动图像样本对应的鱼类目标检测结果作为标签训练得到；所述行为识别模型基于鱼类运动特征样本，以及所述鱼类运动特征样本对应的鱼类行为识别结果训练得到； 所述目标检测模型基于LDW-YOLOv8模型训练得到，所述LDW-YOLOv8模型基于以下方式得到： 将YOLOv8模型的骨干网络中的四次下采样减少到三次，同时减少颈部网络中的一次上采样以及特征融合模块，重新设计检测头部分，去掉最小一层特征图的大目标检测头； 通过全维度动态卷积替换YOLOv8模型的主干网络下采样卷积； 通过Wise-IoUv3Loss替换YOLOv8模型的边界框损失函数CIoU_Loss，得到LDW-YOLOv8模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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