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龙图腾网获悉中国水产科学研究院东海水产研究所;苏州捷安信息科技有限公司申请的专利一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法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：CN115359324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211153659.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法是由王书献;张胜茂;郑汉丰;王伟;郭全友;杨矫捷;樊伟;戴阳设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法，包括以下步骤：使用手机拍摄中华绒螯蟹头胸甲照片；使用目标识别模型检测出图片中的头胸甲并对图片进行剪裁；使用随机缩放、随机旋转、随机遮挡、随机亮度对比度等方法对图像进行增强；设计一种37点的中华绒螯蟹头胸甲定位法，人工使用37点中华绒螯蟹头胸甲定位法对初始图片进行特征点标注；设计端对端可微分神经网络模型，使用标注的图片进行训练；使用训练完成的模型，对拍摄的图片进行特征热力标注和特征点标注。本发明显著降低了中华绒螯蟹养殖观测、质量检测等环节中的人工的工作量，并大大提高了工作效率。

本发明授权一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种中华绒螯蟹头胸甲特征点识别的方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 1使用手机对采集到的中华绒螯蟹样本进行拍照，通过迁移学习使用通用目标检测模型对中华绒螯蟹头胸甲部分进行裁剪，对剪裁后的数据进行增强； 2设计一种37点的中华绒螯蟹，使用37个特征点定位中华绒螯蟹的头胸甲轮廓； 3基于该37点特征点定位方法对图片进行标注，标注文件以xml格式存储； 4设计端对端可微分卷积神经网络，将增强后的图像输入网络进行训练，直到训练参数收敛； 所述步骤4中所述的设计端对端可微分卷积神经网络包括以下子步骤： 41设计包含7个卷积模块的全卷积神经网络，在该全卷积神经网络中使用全局深度卷积GDConv替代传统的全局平均池化操作，GDConv的计算过程为 Gm＝∑Ki，j，m·Fi，j，m， F是GDConv层的输入，K是卷积核，G是GDConv层的输出，若F的大小为w×h×m，则K的尺寸也是w×h×m，G的尺寸是1×1×m； 42经过全卷积神经网络后，对各通道进行Softmax归一化Z′i，j＝expZi，j，定义出X、Y矩阵，其中计算推理的坐标x,y,x＝Z′，XF,y＝Z′，YF，上述过程中m,n分别表示特征矩阵的宽度和高度，A，BF矩阵A、B中的对应元素相乘后相加的结果，最后，计算预测的特征点位置x,y与标签文件中坐标的Loss值，并更新参数； 5保存训练好的模型，输入新的头胸甲图片，程序自动完成特征点热力图的生成以及特征点的标注。

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