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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别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：CN115601562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211368354.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别方法是由汤永华;石非凡;林森;张志鹏;孟妍君;刘兴通设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别方法，属于深度学习图像检测的技术领域，特别是涉及一种锦鲤品质的检测与识别的方法。其特征在于通过数据收集过程、图片处理及特征提取过程、多尺度特征提取、训练过程等步骤，其目的在于提升锦鲤鱼识别的准确性；本发明所使用的方法应用在水下锦鲤鱼检测时具有检出率高、准确率高等特点，弥补了传统人工筛选锦鲤过程中产生的一系列问题，如，随着时间增长，人工检出率低下等；可以保证数据集在总体上格式严格统一；可以解决如今锦鲤鱼数据集不足的问题；可以有效融合不同尺度的特征图信息，进一步增加水下锦鲤鱼的检出率，并且可以检出水下多遮挡的锦鲤鱼目标。

本发明授权一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种使用多尺度特征提取的锦鲤鱼检测与识别方法，其特征在于：该检测与识别方法按照如下步骤进行： （1）数据收集过程：获取锦鲤鱼的若干图片并标注，将其划分为一定比例的训练集和验证集； （2）图片处理及特征提取过程：传输标记好的图片送到马赛克数据增强和自适应缩放的预处理，然后传入到主要模型的主干网络中，在主干网络中进行图片的特征提取，之后会通过一个多尺度特征提取模块进行锦鲤鱼的多尺度特征提取，从而使该方法能够检测不同尺度大小的锦鲤； 主要模型处理过程包括：经过主干网络处理后的特征图经过一个多尺度特征提取模块和编解码器模块处理，多尺度特征提取模块进行锦鲤鱼的多尺度特征提取，从而使该方法能够检测不同尺度大小的锦鲤；编解码器模块提升小目标检测的性能；经过主干网络处理后的特征图传入颈部模块，在颈部模块中特征图通过双向加权特征金字塔的连接方式进行加强特征提取，同时在检测头处添加了CA注意力模块，使其能够将锦鲤鱼在图片上的位置信息嵌入到通道中，至此主要模型检测完毕； （3）进入训练过程：输出端通过最后从CA注意力模块输出的4个有效特征层给出边界框和置信度： 采用非极大值抑制方法，筛选掉重复的边界框，得出预测框，将预测框与标注工具产生框进行对比，并采用GIoU损失函数计算损失，再利用损失函数做反向传播，从而调整权重，其中GIoU损失公式如下： ； A：标注框矩形； B：预测框矩形； C：两个框形成的图像的最小外接矩形，即同时包含了预测框和真实框的最小框的面积； 重复上述过程使其逐渐收敛，并通过验证集的测试不断调整参数，以使其具有泛化能力和精度提升，最终得到锦鲤的识别； 该方法的CA注意力模块是将位置信息加入到了通道注意力当中，该注意力机制将通道注意力分解为两个平行的一维特征编码过程，分别在两个方向上聚合特征；一个方向得到远程依赖关系，另外一个方向得到准确的位置信息；对生成的特征图进行编码以形成一对方向感知和位置敏感的特征；CA注意力模块主要包括两个步骤：坐标信息嵌入和坐标注意力生成；对于坐标信息嵌入是将全局池化分为一对一维特征编码操作；对于输入的特征图X，维度为C×H×W，先使用大小为H,1和1,W的池化核分别沿水平方向坐标和竖直方向的坐标对每个通道进行编码，也就是高度为h的第c个通道与宽度为w的第c个通道的输出，输出公式如下两式所示： ； 以上公式沿着两个方向进行特征聚合，返回一对方向感知注意力特征和，这有助于网络更加准确地定位所要检测的目标；对于坐标注意力生成来说，级联之前模块先生成两个特征层，然后使用一个共享的1×1卷积进行变换，公式如下： ； 其中，是对空间信息在水平方向和竖直方向的中间特征图，表示下采样比例，设置为16用来控制模块的大小，整体性能和计算量最平衡；表示非线性激活函数，表示沿空间维度的连接操作,然后，沿空间维度将f切分成两个单独的张量和再利用两个1×1卷积和将特征图和变换到和输入X同样的通道数，得到结果如下公式： ； 最后，对和进行拓展，作为注意力权重，CA注意力模块的最终输出表述如下式所示： ； 至此，整个CA注意力模块执行完毕。

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