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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于深度学习的低亮度环境下死鱼识别计数系统及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：CN117115688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202311045817.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于深度学习的低亮度环境下死鱼识别计数系统及方法是由刘洺辛;戚梓铧;侯明鑫设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的低亮度环境下死鱼识别计数系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的低亮度条件下死鱼识别计数系统及方法，针对鱼类养殖池晚上光照不足的实际情况，采用无人机对养殖池的图像进行实时拍摄，并对YOLOv8目标检测模型进行了改进，以适应低亮度养殖环境的死鱼识别场景。具体包括以下步骤：S1：采用无人机收集低亮度环境下死鱼数据集并划分为训练集、验证集和测试集；S2：将数据集输入改进YOLOv8模型中训练出低亮度环境下死鱼目标检测模型；S3：夜间使用无人机对养殖池水面进行实时拍摄，对水面死鱼进行识别，且识别结果可以在检测系统中实时框出死鱼位置。本发明可以在夜晚迅速发现死鱼并预警，提醒人工进行水体排查，避免死鱼数量继续增加甚至污染水体，减少经济损失。

本发明授权基于深度学习的低亮度环境下死鱼识别计数系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的低亮度环境下死鱼识别计数系统，其特征在于，所述系统包括： 无人机数据采集模块，用无人机在夜间对养殖池的水面进行循环拍摄，对已经死亡上浮的死鱼进行视频采集； 死鱼图像数据集模块，用于存放无人机在养殖池上采集的图像； 图像亮度校正模块，用于对采集图像进行预处理，对图像动态范围内的亮度进行还原校正，便于后续进行目标检测； 注意力机制模块，对输入的不同部分赋予不同的权重，抽取出更加关键及重要的信息，加强识别中抗干扰的能力； 死鱼目标检测模块，以YOLOv8算法模型为初始起点，与注意力机制模块融合，将鱼类位置用检测框框选出来，完成鱼类目标检测； 所述注意力机制模块采用了CBAM注意力机制，CBAM注意力机制是通道注意力机制和空间注意力机制的结合，能够提高模型的性能和鲁棒性，增强特征的表达能力和可解释性，提高模型的精度以及加快训练时的收敛； 所述图像亮度校正模块使用的是Gamma算法对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系，使得顶置摄像头所得的低亮度环境下图片的亮度和对比度得到校正，以提高模型识别的精度； 所述YOLOv8算法基本模型框架包括输入端、主干网络和检测头； 所述输入端为经过图像预处理后分辨率为640*640的图片； 所述主干网络包括两个3*3的卷积核、c2f模块和spp模块；所述两个3*3的卷积核使输入图片分辨率下降了四倍，获得两个特征图，分别为64和128层；所述C2f模块使用了3个卷积模块Conv+BN+SiLU，以及3个BottleNeck；所述spp模块将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量； 所述检测头采用解耦头结构，将分类和检测分离。

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