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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种水下光学致灾生物识别方法和装置以及设备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：CN115601632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211179243.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下光学致灾生物识别方法和装置以及设备是由绳梓;张宇;张博宇;李泓泉设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下光学致灾生物识别方法和装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下光学致灾生物识别方法和装置以及设备。包括：获取不同水下图片数据，标注致灾生物；构建并训练基于所述水下图片数据的教师神经网络；通过教师神经网络生成学生神经网络，通过教师神经网络的输出结果训练学生神经网络；根据所述学生神经网络来对所述水下图片数据进行对应所述图片数据的致灾生物的预测和分类。本发明利用该轻量化的学生YOLO网络实现设备运行的便携化。解决小型设备难以部署较强的硬件来满足复杂网络的性能需求的技术问题。采取多维度特征提取的方式让网络更容易识别出不同尺度下的物体。对网络结构的检测头进行修改，使得预测过程中特征图的每个像素点对应至少两个预测结果，提高当水下生物出现重叠时的识别率。

本发明授权一种水下光学致灾生物识别方法和装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种水下光学致灾生物识别方法，其特征在于，包括： 获取不同水下图片数据，并标注致灾生物； 构建并训练基于所述水下图片数据的教师神经网络，该教师神经网络结构包括特征提取网络及检测头，该特征提取网络对标注的水下图片数据进行特征提取输出至少三种维度的特征图；将该至少三种维度的特征图输入检测头进行预测，该预测过程中特征图的每个像素点对应至少两个预测结果； 通过教师神经网络生成学生神经网络，通过教师神经网络的输出结果训练学生神经网络；其中，所述学生神经网络的架构包括教师神经网络的结构和参数，该学生神经网络的卷积核数量为教师神经网络的25%； 根据所述学生神经网络来对所述水下图片数据进行对应所述图片数据的致灾生物的预测和分类； 所述构建并训练基于所述水下图片数据的教师神经网络，包括： 对所述水下图片数据进行数据扩充并标注，和采用YOLOV5网络对所述标注后的水下图片数据多次提取像素信息得到每个所述水下图片数据特征图，并输出3种维度的特征图作为YOLOV5网络的训练输入；以及该YOLOV5网络最终输出向量： 其中conf为置信度，表示识别框的可信度，class为目标的类别，x表示识别框中心点的横坐标，y表示识别框中心点的纵坐标，w表示识别框中心点的宽度，h表示识别框中心点的长度； 随后对输出的向量组里的每一个识别框与真实标注的识别框计算GIoU，最终输出GIoU高于0.5的识别框作为最终的输出结果； 所述通过教师神经网络生成学生神经网络，通过教师神经网络的输出结果训练学生神经网络，包括： 根据所述经训练后的教师网络，对其输出的预测标签进行软化，利用所述软化后的预测标签让学生网络进行学习，将学生网络的输出计算教师网络软化后的输出与真实标签的输出之间的误差；该学生网络的损失函数如下： 其中是教师网络的置信度输出，是学生网络的置信度输出，是教师网络的预测框输出，是学生网络的预测框输出，是教师网络的预测类别输出，是学生网络的预测类别输出，指的是学生网络相对真实值的误差，指的是学生网络相对教师网络输出值的误差，和是实验参数。

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