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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于度量学习的猿类识别方法、系统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：CN119785378B 。

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：202411777093.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质是由林聪;伍昊嶂;陈悦;蔡东耀;刘莹设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质，方法包括：获取猿类的原始图像，对所述原始图像进行数据增强，得到训练样本；构建SE‑ResNet模型，将所述训练样本输入所述SE‑ResNet模型进行训练，得到猿类识别模型；其中，所述SE‑ResNet模型包含多个残差模块，所述残差模块包含多个嵌入有SE模块的残差块，所述SE模块用于自适应调整各个特征通道的权重；采用猿类识别模型对猿类的图像进行特征提取和分类，同时识别出猿类的个体和种群类别；本发明能够高效识别猿类的个体和种群。

本发明授权一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于度量学习的猿类识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取猿类的原始图像，对所述原始图像进行数据增强，得到训练样本； 构建SE-ResNet模型，将所述训练样本输入所述SE-ResNet模型进行训练，确定所述SE-ResNet模型的总损失函数，基于所述总损失函数确定所述SE-ResNet模型完成当前迭代训练后的损失值，当所述损失值低于设定的损失阈值时，完成对所述SE-ResNet模型的训练，得到猿类识别模型；其中，所述SE-ResNet模型包含多个残差模块，所述残差模块包含多个嵌入有SE模块的残差块，所述SE模块用于自适应调整各个特征通道的权重； 采用猿类识别模型对猿类的图像进行特征提取和分类，同时识别出猿类的个体和种群类别； 所述总损失函数的表达式为： ； 其中，为所述SE-ResNet模型的总损失函数，为交叉熵损失函数，为三元组损失函数，表示个体特征的向量，表示种群特征的向量，λ1和λ2是损失函数的加权系数，用于控制不同损失在总损失中的权重； 所述方法还包括： 在对所述SE-ResNet模型进行迭代训练的过程中，在SE-ResNet模型中的多个所述残差模块之后添加注意力机制模块，并重新训练多个所述残差模块；其中，所述注意力机制模块包含两个卷积层和一个Sigmoid激活函数，所述注意力机制模块用于生成注意力图并调整输入的特征图，进而使用自适应平均池化层将特征图转换为全局特征向量； 通过批量归一化层对全局特征进行标准化处理，通过分类头分别输出个体类别预测分数和不同种类的分数。

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广东海洋大学，其通讯地址为：524000 广东省湛江市麻章区海大路1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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