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龙图腾网获悉福建理工大学;莆田市海发水产开发有限公司;莆田市盛宏养殖技术有限公司申请的专利基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制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：CN121300138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511843479.X，技术领域涉及：G05B19/04；该发明授权基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制方法是由郑天清;李瑞;彭晋民;李琪;骆文树;林承刚;林凤玉;曾现萍;于心怡;周东杰;杨建斌设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制方法，包括通过实时采集多模态数据并融合，全面感知养殖各工序状态，为精准控制提供数据基础；利用多任务深度学习模型并行预测，输出关键决策信息，能同时处理多个任务，提高决策效率和准确性，及时应对养殖过程中的复杂情况；基于协同规则与全局优化目标生成协同作业计划，实现跨工序动态协调，优化资源配置，减少作业冲突，提高养殖效率；将作业计划转换为控制指令并分发给养殖装备，同时获取执行状态数据，确保指令准确执行，及时掌握装备运行情况，保障养殖作业顺利进行；通过对模型增量训练，使模型不断适应养殖环境变化。

本发明授权基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的南日鲍养殖装备群跨工序协同控制方法，其特征在于： S1、通过部署在养殖区域的传感器网络与视觉系统，实时采集与各工序相关的多模态数据，并上传至中央控制平台进行数据融合，生成跨工序的协同感知数据集； S2、基于协同感知数据集，利用多任务深度学习模型进行并行预测，输出关键决策信息； 其中，关键决策信息至少包括第一子模型输出的最佳清洗时间窗口、第二子模型输出的最佳吊运时间窗口，第三子模型输出的最终投饵量；所述第二子模型基于沉箱状态、工序协同与环境约束特征，以最小化鲍鱼应激水平并高效衔接清洗工序为目标，确定最佳吊运时间窗口的过程包括： 在最佳吊运时机预测任务中，获取沉箱状态特征、工序协同特征以及环境约束特征；并输入到第二子模型，第二子模型包含一个应激水平预测模块和一个多目标优化决策模块；应激水平预测模块用于基于沉箱状态特征、工序协同特征以及环境约束特征，预测在不同吊运时间窗口下进行吊运操作所引发的鲍鱼应激水平，并输出为应激反应强度评分；多目标优化决策模块，用于接收应激反应强度评分与沉箱状态特征、工序协同特征以及环境约束特征，以最大化工序衔接效率和最小化应激反应强度评分为目标，在满足预设作业约束的条件下进行优化求解，输出最佳吊运时间窗口； S3、中央控制平台接收多任务深度学习模型的关键决策信息，基于预设的协同规则与全局优化目标，动态生成跨工序的协同作业计划；其中，生成跨工序的协同作业计划包括接收第一子模型和第二子模型输出的最佳清洗时间窗口和最佳吊运时间窗口，利用全局时序优化算法确定各工序的执行时序，构建目标函数体系，求解得到协同作业计划； S4、中央控制平台将生成的协同作业计划，转换为驱动各养殖装备执行相应工序的控制指令，并分发给相应的养殖装备，同时获取养殖装备的执行状态数据； S5、基于养殖装备的执行状态数据与新采集的现场监测数据，对多任务深度学习模型进行增量训练；其中，增量训练采用在线学习策略，定期将养殖装备的执行状态数据与新采集的现场监测数据加入训练集，使用随机梯度下降算法更新多任务深度学习模型的参数。

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福建理工大学;莆田市海发水产开发有限公司;莆田市盛宏养殖技术有限公司，其通讯地址为：350118 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69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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