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龙图腾网获悉中电鸿信信息科技有限公司申请的专利一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统、方法、设备及介质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：CN120217036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510141041.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统、方法、设备及介质是由彭卫芬;王亚东;李杰;寇万宝;宫婷婷设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统、方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统、方法、设备及介质；系统包括水域实时图像采集模块、基于YOLOv10算法改进的图像检测模型和检测判别模块，所述基于YOLOv10算法改进的图像检测模型的Backbone网络模块中含有能够提取更具判别性特征的HWD‑ADown模块，和引入AM注意力模块的C2f模块，使得网络可以更精确地捕捉到每个对象的位置。本发明的基于YOLOv10算法改进的图像检测模型能够识别出不同尺度的船只与人员，改善原算法计算冗余和小目标漏检问题，提高对重点水域违法捕捞行为的检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统、方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv10算法改进的渔政违法捕捞行为判别系统，其特征在于，包括： 水域实时图像采集模块，用于通过云台监控摄像机采集水域实时图像； 基于YOLOv10算法改进的图像检测模型，包括使输入图像以特征形式编码的Backbone网络模块、用于处理特征形式编码的Neck网络模块和产生模型预测输出的Head网络模块； 所述的Backbone网络模块包括用于分解特征图的HWD-ADown模块和用于进行特征提取及特征融合的C2f模块，所述的HWD-ADown模块的输出端连接至C2f模块； 所述的HWD-ADown模块包括HWD模块和ADown模块；所述的HWD模块用于将输入图像经过Haar小波变换得到特征图分解处理结果；所述的ADown模块用于对HWD模块的特征图分解处理结果进行下采样操作； 在HWD-ADown模块输出端连接的C2f模块基础上引入AM注意力模块，所述的AM注意力模块包括上下文注意力模块CxAM和内容注意力模块CnAM，所述的上下文注意力模块CxAM用于关注特征图上的指定局部区域或区块，所述内容注意力模块CnAM用于关注特征图上相对较浅层级的特征；所述的上下文注意力模块CxAM和内容注意力模块CnAM的输出特征经过融合后得到特征图的最终特征表达； 检测判别模块，用于将水域实时图像输入至基于YOLOv10算法改进的图像检测模型中进行识别，获得检测结果，如果判别模型的检测结果判别信息中存在违法捕捞行为，则触发告警功能。

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