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龙图腾网获悉国家海洋环境监测中心申请的专利一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法及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：CN120564226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510656264.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法及系统是由叶金清;楚奇;刘滨玮;王桂营设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法及系统，包括进行图像校正获得双目标记校正图形，构建鱼类识别模型，将待识别鱼双目图像输入所述鱼类识别模型获得识别种类、第一体长和轮廓姿态特征，进行深度计算获得关键轮廓点深度，进行轮廓校正获得校正轮廓，对所述校正轮廓进行特征点预筛获得预筛轮廓特征，对所述预筛轮廓特征进行对称处理获得鱼体轮廓，匹配标准鱼类表面模型并进行缩放获得缩放鱼类表面模型，构建待测鱼体三维模型获得第二体长，取不同时序的第二体长均值为鱼类识别体长。该方法不仅可以提高双目摄像头鱼类体长识别的效率和准确性，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于双目摄像头鱼类体长识别系统中。

本发明授权一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的双目摄像头鱼类体长识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取鱼类双目标记图像和水体环境数据，根据所述水体环境数据对所述鱼类双目标记图像进行图像校正获得双目标记校正图形；所述图像校正包括光学校正和自适应温度畸变校正； S2、根据所述双目标记校正图形构建鱼类识别模型，将待识别鱼双目图像输入所述鱼类识别模型获得识别种类、第一体长和轮廓姿态特征； S3、根据摄像头位置和所述轮廓姿态特征进行深度计算获得关键轮廓点深度，根据所述关键轮廓点深度、所述识别种类对所述轮廓姿态特征进行轮廓校正获得校正轮廓； S4、对所述校正轮廓进行特征点预筛获得预筛轮廓特征，对所述预筛轮廓特征进行对称处理获得鱼体轮廓；所述预筛轮廓特征包括第一预筛轮廓特征和第二预筛轮廓特征； S5、根据所述识别种类匹配标准鱼类表面模型，根据所述第一体长将所述标准鱼类表面模型缩放获得缩放鱼类表面模型，根据所述缩放鱼类表面模型、所述鱼体轮廓和所述关键轮廓点深度构建待测鱼体三维模型获得第二体长，取不同时序的第二体长均值为鱼类识别体长。

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国家海洋环境监测中心，其通讯地址为：116023 辽宁省大连市沙河口区凌河街42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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