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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利病鱼体表症状识别方法、装置及其网络训练和数据增广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：CN121074001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511290248.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权病鱼体表症状识别方法、装置及其网络训练和数据增广方法是由于红;吴子健;李健;石蕊;代洪晶;崔智博;王悦设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本病鱼体表症状识别方法、装置及其网络训练和数据增广方法在说明书摘要公布了：病鱼体表症状识别方法、装置及其网络训练和数据增广方法，属于图像识别领域，为解决病鱼体表图像患病症状等细粒度信息识别问题，要点是包括第一C3K2‑PMSB组件，根据第三特征图提取全局差异特征图及局部细节特征图，根据全局差异特征图及局部细节特征图提取第四特征图，第一DBiFusion组件，根据第五特征图，获取基于第五特征图的特征图分别与第二特征图、第三特征图拼接的第一拼接特征图、第二拼接特征图；根据激活函数确定的特征权重将第一拼接特征图、第二拼接特征图融合；第二DBiFusion组件，根据第一融合特征图，获取基于第一融合特征图的特征图分别与第一特征图、第二特征图的第三拼接特征图、第四拼接特征图；根据激活函数确定的特征权重将第三拼接特征图、第四拼接特征图融合。

本发明授权病鱼体表症状识别方法、装置及其网络训练和数据增广方法在权利要求书中公布了：1.一种病鱼体表症状识别装置，其特征在于，基于YOLOv11n网络识别，YOLOv11n网络包括主干网络、颈部网络，以及检测头； 其中，YOLOv11n网络的主干网络用于输入鱼体表图像，包括 第一C3K2组件，提取第一特征图； 第二C3K2组件，提取第二特征图； 第三C3K2组件，提取第三特征图； 第一C3K2-PMSB组件，根据第三特征图提取全局差异特征图及局部细节特征图，根据全局差异特征图及局部细节特征图提取第四特征图；以及 注意力机制，将第四特征图通过主干网络的注意力机制得到第五特征图； 其中，YOLOv11n网络的颈部网络，包括 第一DBiFusion组件，根据第五特征图，获取基于第五特征图的特征图分别与第二特征图、第三特征图拼接的第一拼接特征图、第二拼接特征图；根据激活函数确定的特征权重将第一拼接特征图、第二拼接特征图融合，获取第一融合特征图；以及 第二DBiFusion组件，根据第一融合特征图，获取基于第一融合特征图的特征图分别与第一特征图、第二特征图拼接的第三拼接特征图、第四拼接特征图；根据激活函数确定的特征权重将第三拼接特征图、第四拼接特征图融合，获取第二融合特征图； 其中，检测头根据第二融合特征图预测鱼体表症状的类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海洋大学，其通讯地址为：116023 辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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