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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统及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：CN120183004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510668232.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统及方法是由王金凤;吕金泽;成志鹏;林铭润;黄琼;杨仁友设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统及方法，该系统包括：水下环境中鱼群数据集处理模块、分类模块、图片裁剪模块、放缩操作模块、干扰特征提取模块、计数特征提取模块、鱼群计数模型构建模块、鱼群计数模型训练模块、鱼群计数结果输出模块；对每类水下鱼群图片分别裁剪出多张背景图片和单只鱼图片，对背景图片放缩并提取干扰特征，对单只鱼图片提取特征卷积核；构建鱼群计数模型并进行训练，通过损失函数优化模型参数，分离干扰特征，基于特征卷积核与原图特征进行卷积操作，增强鱼群计数特征；基于训练后的鱼群计数模型输出密度图，将密度图的像素值求和得到鱼群数量。本发明实现了在复杂水下环境中对鱼群的准确和稳定计数。

本发明授权一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密度图的水下环境中鱼群计数系统，其特征在于，包括：水下环境中鱼群数据集处理模块、分类模块、图片裁剪模块、放缩操作模块、干扰特征提取模块、计数特征提取模块、鱼群计数模型构建模块、鱼群计数模型训练模块、鱼群计数结果输出模块； 所述水下环境中鱼群数据集处理模块用于获取水下鱼群数据集，对水下鱼群数据集进行数据集划分及数据预处理； 所述分类模块用于将经过数据预处理后的水下鱼群数据集进行分类； 所述图片裁剪模块用于对每类水下鱼群图片分别裁剪出多张背景图片和单只鱼图片； 所述放缩操作模块用于对背景图片进行放缩操作； 所述干扰特征提取模块用于对放缩操作后的背景图片提取干扰特征； 所述计数特征提取模块用于对单只鱼图片提取特征卷积核； 所述鱼群计数模型构建模块用于构建鱼群计数模型； 所述鱼群计数模型包括前端网络、计数特征增强模块、特征补充模块和后端网络； 将训练集输入前端网络进行特征提取，得到原始特征图； 将原始特征图分别输入计数特征增强模块、特征补充模块，在计数特征增强模块中基于特征卷积核与原图特征进行卷积操作，得到增强后的特征图，在特征补充模块中通过不同的卷积核调整特征图的维度，通过连接操作融合不同维度的特征图； 将计数特征增强模块、特征补充模块输出的特征图进行连接操作，并输入到后端网络； 后端网络提取深层特征信息并生成密度图； 计数特征增强模块包括三个网络分支，原始特征图分别经过三个网络分支进行处理； 在第一个网络分支中，采用下池化操作将原始特征图缩小，基于特征卷积核与缩小后的特征图进行卷积操作，基于上池化操作将卷积后的特征图恢复至原始特征图大小； 在第二个网络分支中，将特征卷积核与原始特征图进行卷积操作得到新的特征图； 在第三个网络分支中，基于上采样操作将原始特征图放大，将特征卷积和与放大后的特征图进行卷积操作，基于下池化操作将卷积后的特征图恢复至原始特征图大小； 基于连接操作将三个网络分支输出的特征图进行融合，得到计数特征增强模块输出的特征图； 特征补充模块包括两个网络分支，原始特征图分别经过两个网络分支进行处理； 在第一个网络分支中，原始特征图依次经过多个不同大小卷积核调整特征图的维度； 在第二个网络分支中，原始特征图经过一个卷积核调整特征图的维度； 基于连接操作将两个网络分支输出的特征图进行融合，得到特征补充模块输出的特征图； 所述鱼群计数模型训练模块用于将水下鱼群数据集的训练集输入到鱼群计数模型中进行训练，通过损失函数优化模型参数，降低训练集的原图特征和干扰特征的相似度，分离干扰特征，基于特征卷积核与原图特征进行卷积操作，增强鱼群计数特征； 所述鱼群计数结果输出模块用于基于训练后的鱼群计数模型输出密度图，将密度图的像素值求和得到鱼群数量。

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