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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于计算机视觉的鱼苗动态技术方法、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：CN121768046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610255306.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于计算机视觉的鱼苗动态技术方法、系统是由李佳键;陈晓燕;马玉彬;郭伟晨;张胜智;林臻臻;何卓伦设计研发完成，并于2026-03-04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鱼苗动态技术方法、系统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鱼苗动态技术方法、系统，涉及图像处理技术领域，同步采集鱼苗群体的可见光视频数据与多光谱图像数据；对所述可见光视频数据与多光谱图像数据进行融合分析，识别并在时序上关联个体鱼苗；对从所述可见光视频数据中提取的运动学特征与从所述多光谱图像数据中提取的光谱反射特征进行协同编码，得出编码结果。本发明为每个体建立了融合运动表象与内在生理光谱信息的多模态特征向量。即使在个体运动轨迹发生突变或短暂丢失时，其独特的光谱特征可作为稳定的身份辅助标识，结合多目标跟踪算法中的外观匹配机制，能够有效维持ID的连续性，显著降低在复杂、高动态养殖环境中跟丢或误认个体的概率。

本发明授权一种基于计算机视觉的鱼苗动态技术方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的鱼苗动态技术方法，其特征在于，包括： 同步采集鱼苗群体的可见光视频数据与多光谱图像数据； 对所述可见光视频数据与多光谱图像数据进行融合分析，识别并在时序上关联个体鱼苗； 对从所述可见光视频数据中提取的运动学特征与从所述多光谱图像数据中提取的光谱反射特征进行协同编码，得出编码结果；所述协同编码具体为自适应加权融合，包括：根据所述运动学特征计算行为活跃度指标，并依据该指标动态调整所述光谱反射特征在融合时的权重系数； 其中，当所述行为活跃度指标低于预设阈值时，提高所述光谱反射特征的权重系数； 基于所述编码结果，为每个被关联的所述个体鱼苗构建多模态特征向量； 基于所述关联个体鱼苗及所述多模态特征向量，构建时序化的群体动态交互图谱； 将所述群体动态交互图谱输入至预训练的图神经网络异常检测模型，以计算群体行为异化指标；所述图神经网络异常检测模型为时空图卷积网络，其使用历史正常数据以无监督方式训练，所述群体行为异化指标为所述模型对当前图谱的重建误差； 基于所述群体行为异化指标，判定群体异常状态，并定位引致异常的高风险个体鱼苗。

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