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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种鱼的异常行为监测、描述与诊断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：CN120783398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511299312.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种鱼的异常行为监测、描述与诊断方法是由陈文沛;王坦;饶元;徐先宝;江丹;吴敏;金秀;岳振宇;袁小琛;吴杰设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鱼的异常行为监测、描述与诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鱼的异常行为监测、描述与诊断方法，本发明在骨干网络构建使用丰富分支聚合像素感知的异常行为特征提取网络，提高了骨干网络对于鱼体表形状不规则部位和水下鱼体复杂轮廓目标的特征表示能力。在混合编码器引入并行像素融合注意力的细节增强模块，独立增强每个子区域的重要特征，同时在子特征图融合时保证了相邻块间特征自然过渡。在解码器与检测头模块构建动态权重分配的跨尺度非正常小目标解耦检测头，实现模型对水下拍摄角度较为偏离的异常目标和未成熟的，体型较小待检鱼种的精准检测。本发明适用于鱼类侧翻，快速抽搐，患病等异常行为特征的快速捕获，成功提升了鱼类异常行为监测的速度与精度。

本发明授权一种鱼的异常行为监测、描述与诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种鱼的异常行为监测、描述与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S110:获取鱼类低分辨率图像，并进行图像预处理，将预处理后的图像标注出异常行为的鱼类个体，建立异常鱼类数据集，并划分为训练集、验证集和测试集； S120:构建鱼的异常行为目标检测模型，将所述的异常鱼类数据集传入该目标检测模型进行模型训练；所述的目标检测模型由骨干网络、混合编码器、解码器与检测头串联得到；所述的目标检测模型中： 使用丰富分支聚合像素感知的异常行为特征提取网络作为骨干网络； 所述混合编码器包括两个特征恢复模块，两个特征融合模块，多个重参数化卷积模块，和多个并行像素融合注意力的细节增强模块；混合编码器中的两个特征恢复模块分别连接骨干网络的输出层，两个特征恢复模块之间以串联方式连接，两个特征恢复模块的输出分别传入两个串联的特征融合模块，两个串联的特征融合模块的最终输出和各特征融合模块的单独输出传入重参数化卷积模块，重参数化卷积模块又与所述细节增强模块相串联； 所述混合编码器和解码器拼接，解码器的输出通过线性变换和重构操作映射为不同分辨率的浅层特征图，传入至动态权重分配的跨尺度非正常小目标解耦检测头； S130:将实时采集的图像输入训练完成的鱼的异常行为目标检测模型，并将模型输出结果信息作为视觉提示和文本提示的数据样本，输入鱼的异常行为描述与诊断语言模型进行处理，输出鱼的异常行为描述与诊断语言。

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