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龙图腾网获悉中国农业大学;南京黄金甲农业科技有限公司申请的专利水下螃蟹质量非线性估计方法、系统、设备、介质及产品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：CN119762464B 。

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：202411874194.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权水下螃蟹质量非线性估计方法、系统、设备、介质及产品是由李道亮;史团结;李新设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下螃蟹质量非线性估计方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水下螃蟹质量非线性估计方法、系统、设备、介质及产品，涉及水产养殖领域，方法包括：对单只待估计质量的螃蟹的图像分别进行颜色校正和低光照增强，得到颜色校正图像和光照增强图像；对光照增强图像和颜色校正图像进行像素点的融合，得到融合图像；对融合图像进行白平衡和低光照增强，得到待分割图像；利用Dfe‑MaskTransfiner模型对待分割图像进行实例分割，得到蟹壳图像；根据蟹壳图像得到螃蟹特征；螃蟹特征包括蟹壳的长、宽、周长以及蟹壳的RGB图像的三个RGB颜色通道的均值；将螃蟹特征输入训练好的XGBoost模型，得到螃蟹质量。本申请能够精确估计水下大闸蟹的质量。

本发明授权水下螃蟹质量非线性估计方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种水下螃蟹质量非线性估计方法，其特征在于，所述水下螃蟹质量非线性估计方法包括： 获取待处理图像；所述待处理图像为单只待估计质量的螃蟹的图像； 对所述待处理图像进行颜色校正，得到颜色校正图像； 对所述待处理图像进行低光照增强，得到光照增强图像； 对所述光照增强图像和所述颜色校正图像进行像素点的融合，得到融合图像； 对所述融合图像进行白平衡和低光照增强，得到待分割图像； 利用Dfe-MaskTransfiner模型对所述待分割图像进行实例分割，得到蟹壳图像；其中，所述Dfe-MaskTransfiner模型是在MaskTransfiner模型的基础上，对MaskTransfiner模型进行改进后得到的；对MaskTransfiner模型进行的改进包括：首先，在MaskTransfiner模型的骨干网络中加入可变形大核注意力机制模块，然后，在FPN特征融合中，对FPN的输入和输出进行修改，以FPN下采样的P5输出特征重新与P4下采样的输出特征进行融合，并作为P4上采样的输入特征，以FPN下采样的P4输出特征重新与P3下采样的输出特征进行融合，并作为P3上采样的输入特征，最后，在FPN特征融合层的下采样P5输出层中加入EMA注意力机制，并且在FPN特征融合层的下采样P6输出层中添加可变形大核注意力机制； 根据所述蟹壳图像得到螃蟹特征；所述螃蟹特征包括蟹壳的长、蟹壳的宽、蟹壳的周长以及蟹壳的RGB图像的三个RGB颜色通道的均值； 将所述螃蟹特征输入训练好的XGBoost模型，得到所述训练好的XGBoost模型输出的螃蟹质量；所述训练好的XGBoost模型是利用多个螃蟹特征样本和各所述螃蟹特征样本对应的螃蟹质量进行训练的。

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