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龙图腾网获悉南京科技职业学院;镇江惠宁农信息科技有限公司申请的专利一种稻田龙虾生长状态的物联网监测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：CN119422972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411751974.3，技术领域涉及：A01K61/59；该发明授权一种稻田龙虾生长状态的物联网监测方法及装置是由石艳红;王玉贵;杨艳;宋楚平;严方设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稻田龙虾生长状态的物联网监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于物联网技术领域，公开了一种稻田龙虾生长状态的物联网监测方法及装置，该装置包括集虾模块、太阳能充电模块、伸缩图像辨识模块，伸缩图像辨识模块对所述集虾模块采集的龙虾生长状况监测原始图进行获取，将获取的龙虾生长状况监测原始通过4G通道传送至云端数据服务器即可监视龙虾的生长变化。本发明方法采用物联网方式对稻田龙虾生长状态监测，实现了龙虾养殖过程中的产量产能预测。

本发明授权一种稻田龙虾生长状态的物联网监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种稻田龙虾生长状态的物联网监测方法，其特征在于：物联网监测方法通过物联网监测装置实现，具体包括如下步骤： 步骤1、通过摄像头采集龙虾图像并对龙虾像素特征统计学习； 步骤2、通过集虾模块对龙虾生长状况监测原始图进行采集，采集后剔除背景； 步骤3、对步骤2获取的龙虾生长状况监测原始图进行特征辨识，实现对龙虾生长变化的监测； 其中，所述步骤1龙虾图像获取和处理具体包括如下步骤： 步骤1.1、按龙虾1钱到10钱规格，选择样本，采用摄像头采集龙虾青虾到暗红色虾照片，手动处理龙虾采集照片，将背景像素R、G、B替换成0,0,0，按像素x,y序号进行龙虾前景RGB三色像素统计，并将R、G、B三色距离和作为分区距离，则龙虾样本前景像素总距离为D： 其中，x,y为像素点的横向和纵向序号； 步骤1.2、对龙虾样本前景像素总距离进行高斯区间统计； 步骤1.3、对龙虾样本前景像素进行统计，按像素区间占比总像素从大到小排序，分别统计为Q1、Q2、Q3、Q4、Q5； 步骤1.4、将集虾头提升水面，对虾笼及水面背景进行背景像素统计，如果龙虾样本前景像素总距离D距离统计范围不能与Q1、Q2、Q3、Q4、Q5区分，则更换集虾头的网板颜色，直至与Q1、Q2、Q3、Q4、Q5区分； 步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1、集虾模块定时，伸缩电机301反转，RS485激光测距302测距达到摄像高度； 步骤2.2、开启摄像头，对集虾模块内的龙虾进行龙虾生长状况监测原始图的获取； 步骤2.3、将步骤2.2中获取的龙虾生长状况监测原始图通过4G模块传送至云端服务器，对图像进行像素过滤，仅留Q1、Q2、Q3、Q4、Q5像素距内的像素； 步骤3具体包括如下步骤： 步骤3.1、对背景剔除后的龙虾生长状况监测原始图进行二值化，得到二值化后的龙虾生长状态监测图； 步骤3.2、对采集的二值化后的龙虾生长状态监测图进行5°-90°旋转，单元区间为5°，将旋转后的图片分别标记为G1，G2，...，G18，对其中之一的旋转后图像标记为Gi，其中i＝1-18； 步骤3.3、按10×10像素点作为区间，对Gi进行像素块横向统计，当像素块内黑色像素占比30％，则统计该像素块为龙虾前景像素，统计每一行的龙虾背景块数量标记Wij，其中i为图像序号，j为行序号； 步骤3.4、每一个二值化后的龙虾生长状态监测图的龙虾背景像素块数量之和标记为龙虾面积Si， 其中，i为旋转的图像序号，像素为1920×1080； 步骤3.5、按10×10像素点，统计每一列龙虾前景像素块个数，标记为Nik，其中i为图像序号，k为列序号； 步骤3.6、统计旋转后图像Gi中的每一列龙虾前景像素块个数Nik和每一行的龙虾背景块数量Wij的最大值，分别标记为旋转后图像的龙虾长度Li和龙虾宽度Wi，并标记宽高比为Yi： Li＝Nikmax Wi＝Wijmax Yi＝LiWi； 其中，i＝1-18 步骤3.7、对宽高比Yi进行排序，取最大值，作为龙虾宽高计算的图像，标记序号为n，则获取龙虾的特征值的信息为面积S、宽度W以及长度L： S＝Sn L＝Ln W＝Wn 步骤3.8、对一天内步骤3.7获取的龙虾特征值进行统计分析，分别标记为Sm、Lm、Wm，其中m为序号，控制集虾笼的升降时间在15min，获取0只或者1只虾，对宽高比Ym进行均值计算，并剔除偏离均差值50％的样本数据； 步骤3.9、将一天内收集的、并剔除偏离均值的龙虾样本的面积、宽度、长度进行均值计算Su、Wu、Lu，并记录养殖时间； 步骤3.10、根据养殖时间对Su、Wu、Lu进行纵向比较，监视龙虾的生长变化。

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