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龙图腾网获悉大连海洋大学申请的专利一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策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：CN120375174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510431255.1，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策方法是由吴俊峰;谢泳之;梁雪岚;程绍江;郑赛北;陈淼;沙奕达;武沛华设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策方法，包括采集含有鱼类水域的静态图片、动态视频和实时视频流并进行预处理，得到输入数据集；构建Ifeed模型，Ifeed模型包括多元输入预处理与图像前景目标提取模块、鱼群摄食行为分析与密度分布估计模块、目标关键点提取与全连接距离计算模块和鱼群聚集趋势可视化与投饵决策支持模块；将输入数据集输入到Ifeed模型中，通过输入数据集训练Ifeed模型；采集待投饵水域的静态图片、动态视频或实时视频流输入训练后的Ifeed模型中，得到待投饵水域中鱼群的聚集程度可视化数据和投饵策略。本发明能减少饲料浪费，降低水质污染，实现降本增效，以达到精准投饵的目标。

本发明授权一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鱼群密度分布相似度度量的投饵决策方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集含有鱼类水域的静态图片、动态视频和实时视频流并进行预处理，得到输入数据集； S2.构建Ifeed模型，所述Ifeed模型包括多元输入预处理与图像前景目标提取模块、鱼群摄食行为分析与密度分布估计模块、目标关键点提取与全连接距离计算模块和鱼群聚集趋势可视化与投饵决策支持模块；所述多元输入预处理与图像前景目标提取模块用于接收和整合多种类型的输入数据，并根据所述输入数据进行图像预处理及前景目标提取得到前景目标图；所述鱼群摄食行为分析与密度分布估计模块用于根据所述前景目标图估算鱼群的密度分布得到密度特征图；所述目标关键点提取与全连接距离计算模块用于根据所述密度特征图计算鱼群间的全连接相似度度量，得到鱼群的聚集程度；所述鱼群聚集趋势可视化与投饵决策支持模块用于根据鱼群的聚集程度生成可视化数据并生成投饵策略； S3.将步骤S1中得到的所述输入数据集输入到步骤S2中得到的所述Ifeed模型中，通过所述输入数据集训练所述Ifeed模型，得到训练后的Ifeed模型； S4.采集待投饵水域的静态图片、动态视频或实时视频流输入步骤S3中得到的所述训练后的Ifeed模型中，得到待投饵水域中鱼群的聚集程度可视化数据和投饵策略； 所述鱼群摄食行为分析与密度分布估计模块使用MCNN网络作为主干网络，所述MCNN网络包括三个并行卷积神经网络分支和一个1×1卷积层，每个所述卷积神经网络分支具有不同的感受野，用于捕获多尺度特征，所述MCNN网络通过三个并行的所述卷积神经网络分支分别提取所述前景目标图中的多尺度特征并融合得到融合特征，通过所述1×1卷积层对所述融合特征进行卷积处理得到综合密度特征图，所述鱼群摄食行为分析与密度分布估计模块通过几何自适应高斯核密度估计方法对所述综合密度特征图进行校正，得到所述密度特征图； 所述鱼群聚集趋势可视化与投饵决策支持模块生成可视化数据包括：将所述全连接相似度度量与时间序列相结合，绘制出以时间为横轴、所述全连接相似度度量为纵轴的折线图，基于时间将所述折线图分为多个阶段，在所述折线图每个阶段的下方，通过不同颜色的视觉编码显示鱼类的聚集程度。

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大连海洋大学，其通讯地址为：116023 辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52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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