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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量装置和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：CN120976103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510937545.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量装置和方法是由叶章颖;张陈庆;卢国兴;赵建;周佳龙;罗林;向坤;都婷婷设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量装置和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量装置和方法，该方法中通过获取对虾在滑道上滑动过程中的图像，预处理后利用YOLOv11实例分割模型对所得预处理图像中的虾体进行实例分割，平滑处理后结合曲率峰值点初步确定首尾点，并判断候选峰值点是否满足预定条件，若满足则确定最终的尾点，得到首尾关键点，采用中线拟合方法得到生长曲线，从而确定对虾真实体长。本发明结合实例分割模型与几何特征分析技术，实现了对虾体长的全自动、高精度无损测量，为养殖过程中的生长动态监测与评估提供了可靠数据支持，助力水产养殖的数字化与精准化发展。

本发明授权一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的对虾体长无损测量方法，其特征在于，该方法包括通过获取对虾在滑道上滑动过程中的图像，进行预处理后利用YOLOv11实例分割模型对所得预处理图像中的虾体进行实例分割，平滑处理后结合曲率峰值点初步确定首尾点，并判断候选峰值点是否满足预定条件，若满足则确定最终的尾点，得到最终确定的首尾关键点，采用中线拟合方法得到生长曲线，从而确定对虾真实体长，具体包括如下步骤： 步骤1：数据处理单元控制变频水泵及流速调节模块打开，使对虾从滑道上端入虾口投入，摄像头实时捕捉对虾在无应激状态下的流经视频，并传输至数据处理单元； 步骤2：数据处理单元对接收的原始视频做预处理，将视频逐帧分割提取每一帧的画面信息，并采用高斯滤波减少环境噪声，增强虾体边缘对比度； 步骤3：利用YOLOv11实例分割模型对步骤2所得预处理图像中的虾体进行实例分割，输出二值虾体掩码； 步骤4：从掩码中提取虾体轮廓点集，并使用b样条曲线对其进行平滑处理，从而消除YOLOv11实例分割结果中的锯齿状边缘和局部不规则性； 步骤5：在平滑后的轮廓曲线上计算曲率值，利用曲率的正负变化识别凸起和凹陷特征，从而将轮廓点按照几何形态特性进行分类，随后筛选获得轮廓上的正曲率峰值点； 步骤6：从步骤5获得的峰值点中识别出曲率最大的峰值点作为第一特征点，然后在剩余正曲率峰值点中，选取与第一特征点在轮廓上距离最远的点作为第二特征点；得到初步确定的首尾点； 步骤7：针对尾部复杂的分叉结构，采用邻近峰值合并策略，具体为：对虾尾部复杂的分叉结构会使得轮廓曲率曲线出现双峰特征，当两个候选峰值点满足预定条件时，则认为两者是邻居峰值点对；随后采用两点之间的弧长中值点替代原始尾部的两个分叉尖点，实现虾尾分叉结构的统一表示；确定该点为最终的尾点，则步骤6中远离该尾点的另一点为最终确定的首点； 步骤8：基于步骤6、7识别的首尾关键点，采用中线拟合方法生成连续光滑的体长曲线，计算体长曲线的像素长度后乘上比例系数获得对虾真实体长； 所述预定条件为： 对于特征点和其邻近峰值点，首先计算两点之间的弧长距离，若两个曲率峰值点间距离小于预设阈值，则检测这两点之间的轮廓区域是否存在表示凹陷的负曲率，如果存在，最后判断这两点曲率是否接近，即其中为距离阈值因子，为点曲率，为比例因子，为整体轮廓的弧长。

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