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龙图腾网获悉上海海洋大学申请的专利一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法与系统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：CN121564766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610099665.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法与系统是由汤小虎;王春;赵世源;顾富元设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法及系统，涉及螃蟹品质检测技术领域，包括：获取目标螃蟹连续的顶部图像序列以及每一帧顶部图像对应的足部压力分布；对每一帧顶部图像建立螃蟹的机体坐标系；对每一帧顶部图像，在以对应机体坐标系原点为参考的目标螃蟹各条腿的预设活动区域内提取视觉置信度序列；基于机体坐标系、足部压力分布和预设的空间标定矩阵，生成触地强度序列；基于视觉置信度序列和触地强度序列，通过预设的表示螃蟹步态周期中各条腿预期触地窗口的步态规则判断目标螃蟹是否存在腿部缺失；其有益效果为：利用预期触地窗口内视觉与压力信号的双重缺失作为判断依据，提升螃蟹腿部完整度检测的可靠性。

本发明授权一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像处理的螃蟹品质全自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取在预设时间段内目标螃蟹连续的顶部图像序列以及每一帧顶部图像对应的足部压力分布； 步骤2，对每一帧所述顶部图像，建立用于定位腿部空间位置的机体坐标系； 步骤3，对每一帧所述顶部图像，在以对应机体坐标系原点为参考的所述目标螃蟹各条腿的预设活动区域内提取视觉置信度，得到反映所述目标螃蟹各条腿在各时间点可见性的视觉置信度序列； 步骤4，基于所述机体坐标系、所述足部压力分布和预设的空间标定矩阵，生成在每一帧顶部图像中与所述目标螃蟹对应腿绑定的触地强度，得到触地强度序列； 步骤5，基于所述视觉置信度序列和所述触地强度序列，通过预设的表示螃蟹步态周期中各条腿预期触地时间窗口的步态规则判断目标螃蟹是否存在腿部缺失，所述判断是否存在腿部缺失包括： 对于任一条腿，当其处于预期触地时间窗口内时，若对应的视觉置信度低于第一预设阈值，且触地强度低于第二预设阈值，则生成该腿的缺失推断证据； 当在所述预设时间段内目标螃蟹存在某条腿在各预期触地时间窗口内均存在缺失推断证据，则判定所述目标螃蟹存在腿部缺失。

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