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龙图腾网获悉浙江大学;安庆市长三角未来产业研究院申请的专利基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法及系统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：CN116977720B 。

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：202310859473.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法及系统是由叶章颖;王海涛;赵建;肖金星;查海涅;魏丹;朱松明设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法及系统，包括基于生物能量学模型结合实际养殖情况得到当日所需提供的饲料质量；基于拍摄的鱼类摄食实时视频画面构建出表示整体运动特征的图G；将所述的图G输入GCN鱼类食欲分级模型，将鱼类的摄食欲望分为有摄食欲望和无摄食欲望两个级别；投喂决策过程为：根据前述得到的当日所需提供的饲料质量，投喂一半的投喂量，通过食欲分级模型判断，如果鱼群表现出摄食欲望，系统继续投喂剩下部分饲料的一半，按照这种方式循环进行，直到鱼群不再表现出摄食欲望为止。该方法及系统可以避免由于人为经验和主观因素引起的投喂量不确定性，可提高养殖效益、降低生产成本。

本发明授权基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于能量学模型和行为反馈的鱼类智能投饲方法，其特征在于，方法包括如下： 基于生物能量学模型结合实际养殖水体温度及该温度下水体饱和溶氧量、实际水体溶氧量、鱼群体重，确定当日所需最大摄食能量，从而得到当日所需提供的饲料质量； 对拍摄的鱼类摄食实时视频画面基于GunnarFarneback稠密光流算法，提取和量化连续视频帧之间的运动特征，构建出表示整体运动特征的图G；其中，对拍摄的鱼类摄食实时视频进行特征提取，具体包括： 量化连续视频帧之间的运动特征，使用GunnarFarneback稠密光流算法得到连续两帧图像之间的光流值F，对光流值F进行归一化处理，用x,y表示当前帧中目标像素点的坐标，N表示当前视频帧中运动矢量总数，即目标像素点总数，计算目标区域平均变化速度vE，，将0~tls划分为25个区间，其中tl为初始测定的鱼类平均体长，s为秒，计算目标区域中落入第j个速度区间的运动矢量数量nj，得到落入划定区间的运动矢量概率mj，，利用目标区域变化特征对其不规则程度CE进行计算，，然后计算视频帧空间运动特征EK,,其中，T为养殖水体实际水温，α为养殖水体溶解氧系数； 图G构建的方法具体为：根据视频帧和空间运动特征EK,构建邻接矩阵A，和特征矩阵X，；其中，邻接矩阵A用于表示视频帧之间的连接即时间相关性，邻接矩阵只包含0和1两个值，当两个视频帧之间存在连接时该值为1，反之则为0，特征矩阵X，将从视频帧中提取的鱼群摄食行为的空间运动特征Ek和时间特征用作构建图中节点的属性特征，表示，其中F为节点属性特征的维度，此处F=2，分别为时间特征和空间运动特征，O表示帧数；通过将邻接矩阵A和特征矩阵X合并，构建出表示整体运动特征的图G=A,X； 将所述的图G输入GCN鱼类食欲分级模型，将鱼类的摄食欲望分为有摄食欲望和无摄食欲望两个级别；投喂决策过程如下：根据前述得到的当日所需提供的饲料质量，投喂一半的投喂量，通过食欲分级模型判断，如果鱼群表现出摄食欲望，系统继续投喂剩下部分饲料的一半，按照这种方式循环进行，直到鱼群不再表现出摄食欲望为止。

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浙江大学;安庆市长三角未来产业研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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