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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多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数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：CN120823483B 。

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：202511325057.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数方法是由陈晓燕;尹莉娜;陈德芳;庞涛;熊雄;姚博怀;刘芝宇设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数方法，包括以下步骤：步骤S1：利用水上摄像头在鲟鱼养殖池换水口处采集水流中残饵的视频数据；步骤S2：通过图像增强技术优化采集图像质量；步骤S3：采用YOLO模型作为检测器，实现残饵的精准检测，并利用改进的SORT算法对残饵进行稳定跟踪；步骤S4：基于动态计数线对跟踪结果进行精确统计。本发明适用于鲟鱼工业化养殖中的残饵计数，可为饵料投喂管理提供精准数据支持，优化饵料利用效率，降低养殖成本，为智能水产养殖提供高效技术保障。

本发明授权一种基于多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标跟踪的鲟鱼残饵动态计数方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：利用水上摄像头在鲟鱼养殖池换水口处采集水流中残饵的视频数据； 步骤S2：通过图像增强技术优化采集图像质量； 步骤S3：采用YOLO模型作为检测器，实现残饵的精准检测，并利用改进的SORT算法对残饵进行稳定跟踪； 所述步骤S3中，改进的SORT算法通过跟踪残饵的中心点位置进行帧间目标关联，并采用自适应动态阈值匹配策略，根据实时目标运动特性，自适应调整匹配阈值，以解决固定阈值易导致的匹配混乱或漏匹配； 步骤S4：基于动态计数线对跟踪结果进行精确统计； 所述步骤S4包括： S401：画面调整与搜索范围划分； 调整视频画面，确保水流方向从上到下； 在图像垂直方向的预定区域内，将该区域划分为多个水平区间，每个区间的中心坐标表示潜在的计数线位置，以确保计数线的合理分布； S402：检测密度统计； 基于YOLO模型的目标检测结果，计算每帧中残饵中心点坐标： ； 分别表示边界框的上边和下边在轴方向的坐标，ycenter表示残饵中心点y坐标；同时，记录置信度低于阈值的残饵中心点坐标； S403：密度与问题区域评分； 对S401划分的每个搜索区间，计算检测密度和低置信度密度；其中计算检测密度通过统计落入搜索区间的残饵中心点数量实现，计算低置信密度通过统计落入该区间的低置信度残饵中心点数量实现； 分别将检测密度、低置信度密度归一化处理得到Nd、Cd；Nd表示检测密度的归一化处理结果，Cd表示低置信度密度的归一化处理结果； 每个区间的综合评分公式： ； Sy表示区间的得分，得分越低表示该区间检测密度低、问题区域少，更适合作为计数线位置； S404：密度得分平滑处理； 对检测密度得分进行平滑处理，使用固定窗口的卷积操作，以减少噪声影响，确保区间得分的稳定性； S405：计数线位置选择； 在平滑后的结果中，选择综合评分最低的区间作为首选计数线位置；为提高结果的稳定性，将得分接近最低值的多个区域一并视为候选区间；其中，得分接近最低值的多个区域是指得分与最低值相差小于设定百分比阈值的区域； 再从这些候选区间中，选择中心坐标最接近预设参考位置的区间，最终计数线位置为选定区间的中心坐标； S406：计数机制； 基于步骤S3获得的目标跟踪结果以及S405确定的计数线位置，对残饵的轨迹进行判定：当同一残饵的中心点在连续帧中由计数线上方运动至下方时，记为一次有效计数；由于计数对象绑定唯一跟踪ID，避免重复检测导致的多次计数，保证统计结果的准确性与稳定性；通过对全部轨迹的累积统计，获得视频中残饵的总数。

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