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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测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：CN118734009B 。

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：202410682445.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测方法是由曹燕;林晓聪;韦岗;王一歌设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测方法，步骤如下：使用激光对管阵列采集鱼群活动信号；在鱼群计数方面，运用线性判别分析进行数据降维，结合核密度估计提取鱼群数量特征；在运动量指标方面，从统计、时序以及信息熵三个层面提取特征；在聚集度和聚集中心指标方面，运用二维核密度估计生成的密度图和等密度线提取空间分布特征。基于提取的特征，预测各项鱼类行为的核心指标，来对鱼群行为进行定性分析。本发明基于激光对管阵列采集的信号对水产养殖环境下的鱼群行为进行监测，凭借其在水下的穿透能力、低成本、高精度和强抗干扰等优点，在鱼类行为监测领域有着一定的应用潜力和优势。

本发明授权基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光对管阵列的养殖鱼类行为监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将激光对管的发射阵列和接收阵列放置在养殖水箱的两侧，持续采集鱼群活动的信号； S2、对S1中使用激光对管阵列采集的多路对管信号，使用线性判别分析将其降维成一路信号，并对降维后信号使用核密度估计提取鱼群数量相关特征；其中，步骤S2包括以下步骤： S201、对激光对管阵列采集数据，以实际的鱼群数量作为类别标签，通过线性判别分析将x×y路的激光对管信号Lt,x,y，投影到一路的激光对管信号L't，实现信号的降维；其中维度t对应一个长度为T帧的时间窗口内的时间轴； S202、对经过S201线性判别分析后的信号L't，使用核密度估计进行统计分析，求得核密度估计曲线 S203、对信号L't求均值，作为鱼群数量的第一个特征；其中，对信号L't求均值即是对L't求和后除以L't的长度T； S204、对S202中计算得到的核密度估计曲线从中提取鱼群数量的第二个特征至第十个特征； S205、将S203和S204中鱼群数量的第一个特征至第十个特征进行组合，构成鱼群数量特征向量X； S3、对S2中得到的鱼群数量相关特征，训练弹性网络回归模型，预测鱼群数量； S4、对S1中激光对管阵列采集的多路对管信号，从统计特征、时序特征和信息熵特征三个维度提取鱼群运动量相关特征； S5、对S4中基于激光对管阵列得到的鱼群运动量相关特征，训练LightGBM梯度提升决策树，预测鱼群运动量； S6、对S1中激光对管阵列采集的多路对管信号，采用二维核密度估计来描绘鱼群密集区，结合密度图和等密度线提取鱼群聚集度的相关特征； S7、对S6基于激光对管阵列得到的鱼群聚集度相关特征，训练LightGBM梯度提升决策树，预测鱼群聚集度； S8、对S1中激光对管阵列采集的多路对管信号，采用二维核密度估计来计算鱼群聚集中心指标；并对计算的鱼群聚集中心指标进行验证，通过线性变换将其进行校正； S9、根据S3中预测得到的鱼群数量、S5中预测得到的鱼群运动量、S7中预测得到的鱼群聚集度和S8中经过校正的鱼群聚集中心指标，构建鱼类行为的分析模型。

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