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龙图腾网获悉中国水产科学研究院南海水产研究所申请的专利一种循环水养殖池鱼群生物量评估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：CN120526299B 。

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：202510423791.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种循环水养殖池鱼群生物量评估方法是由胡昱;黄小华;陶启友;袁太平;庞国良;李根;刘航飞;丁木;孙鹏麒;胡家祯设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种循环水养殖池鱼群生物量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种循环水养殖池鱼群生物量评估方法，先通过步骤S1和S2获取声呐对循环水养殖池每一圈旋转扫描所对应的声呐图像，并基于图像识别提取到的每一幅声呐图像中每一条被识别养殖鱼的空间三维坐标，再通过步骤S3过滤被识别养殖鱼坐标点中因重复识别所产生的噪声点，并根据点云合并得到的养殖鱼实际坐标点统计每一幅声呐图像对应的鱼群数量，然后通过步骤S4获取池壁有效面积Si与采样深度hi的线性相关曲线Sihi，以及鱼群密度ρi与采样深度hi的非线性相关曲线ρihi，最后通过步骤S5对该两个曲线按区间进行积分，分层计算各区间的鱼群数量并累加得到循环水养殖池内的鱼群生物量量评估值P，本发明能够提高循环水养殖池鱼群生物量的测量准确度。

本发明授权一种循环水养殖池鱼群生物量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种循环水养殖池鱼群生物量评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1、用声呐对循环水养殖池按以下方式进行扫描：声呐布置在循环水养殖池的中心位置，并沿竖直方向以固定速度v从水面下潜至循环水养殖池的底面或从循环水养殖池的底面上升至水面，同时，声呐以恒定的角速度ω在水平方向上进行旋转扫描；由此，获得养殖池完整声呐图像数据； 步骤S2、从所述养殖池完整声呐图像数据中，以所述声呐每次完成一圈旋转扫描为依据，提取每一圈旋转扫描所对应的声呐图像； 并且，通过图像识别模型对提取到的每一幅声呐图像进行识别，得到声呐图像中每一条被识别养殖鱼的空间三维坐标，记为被识别养殖鱼坐标点Px,y,h，其中，x和y分别表示被识别养殖鱼在被识别时刻的水平面横坐标和水平面纵坐标，h表示被识别养殖鱼在被识别时刻的采样深度； 步骤S3、过滤步骤S2所得到的被识别养殖鱼坐标点中因重复识别所产生的噪声点，包括： 步骤S3-1、计算任意两个被识别养殖鱼坐标点Pixq,yq,hq和Pjxj,yj,hj之间的欧氏距离D： 步骤S3-2、将步骤S2所得到的被识别养殖鱼坐标点划分为多个点云，且每一个点云均符合以下要求：点云中的每一个被识别养殖鱼坐标点均与本点云中的另外一个被识别养殖鱼坐标点之间的欧氏距离D满足D△h的条件； △h＝T·v； 式中，△h为声呐在步骤S1中完成一圈旋转扫描所对应在竖直方向上移动的单圈深度；T为所述声呐每一圈旋转扫描对应的时间； 步骤S3-3、将每一个点云合并为一个养殖鱼实际坐标点，合并方式为：分别计算点云中全部被识别养殖鱼坐标点的水平面横坐标x的平均值、水平面纵坐标y的平均值、采样深度h的平均值，并作为该点云所对应养殖鱼实际坐标点的水平面横坐标、水平面纵坐标和采样深度； 步骤S3-4、按照养殖鱼实际坐标点的采样深度，统计每一幅声呐图像所包含的养殖鱼实际坐标点的数量，记为该幅声呐图像的鱼群数量；其中，将第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群数量和采样深度分别记为Ni和hi，hi+1-hi＝△h，i为正整数，且1≤i≤k，k为声呐在步骤S1的扫描过程中的总旋转圈数，△h为声呐在步骤S1中完成一圈旋转扫描所对应在竖直方向上移动的单圈深度； 步骤S4、获取线性相关曲线Sihi和非线性相关曲线ρihi，具体步骤包括： 步骤S4-1、按照以下公式，对声呐进行每一圈旋转扫描时，循环水养殖池的池壁对应该圈旋转扫描的部位在该圈旋转扫描时间段内的池壁有效面积： 式中，Si表示循环水养殖池的池壁对应第i圈旋转扫描的池壁有效面积，Mi表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像中循环水养殖池的池壁内部区域的像素点总和；T表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像的像素点总和；ST表示所述声呐的旋转扫描面积； 步骤S4-2、基于每一圈旋转扫描所对应的采样深度hi和池壁有效面积Si，通过线性拟合得到池壁有效面积Si与采样深度hi的线性相关曲线Sihi； 步骤S4-3、按以下公式将步骤S3-4得到的鱼群数量转换为鱼群密度，以基于每一幅声呐图像获取一个鱼群密度数据点，并将第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群密度数据点记为hi,ρi： 式中，ρi表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群密度； 并且，对每一个采样深度区间[hi,hi+1]所对应的相邻两个鱼群密度数据点hi,ρi和hi+1,ρi+1，用相同的插值方法进行插值，以对应每一个采样深度区间得到一批插值鱼群密度数据点； 由此，基于全部鱼群密度数据点和插值鱼群密度数据点，拟合得到鱼群密度ρi与采样深度hi的非线性相关曲线ρihi； 步骤S5、按照以下公式，计算得到循环水养殖池内的鱼群生物量评估值P：

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