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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利鱼群状态识别方法及系统、电子设备和存储介质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：CN115527263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202110713383.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权鱼群状态识别方法及系统、电子设备和存储介质是由陈英义;梅思远;李道亮;于辉辉;杨玲;刘烨琦;秦瀚翔;刘雄;梅玉鹏;孙博洋设计研发完成，并于2021-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本鱼群状态识别方法及系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种鱼群状态识别方法及系统、电子设备和存储介质，方法包括：基于待识别视频，确定待识别图像集；其中，待识别视频包括待识别鱼群的图像信息；待识别图像集包括：RGB图像和光流图像；RGB图像为表征空间信息的图像；光流图像为表征时间信息的图像；将待识别图像集输入鱼群状态识别双流神经网络，确定目标鱼群状态识别结果；其中，鱼群状态识别双流神经网络是基于根据样本视频确定的带标签的样本图像集训练得到的；鱼群状态识别双流神经网络训练时，目标损失函数用于传递根据预设超参数修正后的时间流和空间流预测概率。能够提高对鱼群状态识别的精度，减少对人力资源的浪费。

本发明授权鱼群状态识别方法及系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种鱼群状态识别方法，其特征在于，包括： 基于待识别视频，确定待识别图像集；其中，所述待识别视频包括待识别鱼群的图像信息；所述待识别图像集包括：RGB图像和光流图像；所述RGB图像为表征空间信息的图像；所述光流图像为表征时间信息的图像； 将所述待识别图像集输入鱼群状态识别双流神经网络，确定目标鱼群状态识别结果； 其中，所述鱼群状态识别双流神经网络是基于根据样本视频确定的带标签的样本图像集训练得到的；所述鱼群状态识别双流神经网络训练时，目标损失函数用于传递根据预设超参数修正后的时间流和空间流预测概率； 在所述将所述待识别图像集输入鱼群状态识别双流神经网络，确定目标鱼群状态识别结果的步骤之前，还包括：训练所述鱼群状态识别双流神经网络； 所述训练所述鱼群状态识别双流神经网络，具体包括： 基于所述样本视频，确定所述样本图像集；其中，所述样本视频包括样本鱼群的图像信息；所述样本图像集包括：RGB图像和光流图像； 利用所述样本图像集训练所述鱼群状态识别双流神经网络； 基于所述目标损失函数，对所述鱼群状态识别双流神经网络的网络参数使用梯度下降法进行更新，并基于更新后的网络参数对鱼群状态识别双流神经网络进行迭代训练直至所述鱼群状态识别双流神经网络收敛；其中，所述目标损失函数是根据所述预设超参数、预设损失函数权值、相对熵损失函数和交叉熵损失函数确定的；所述超参数包括：时间超参数和空间超参数；时间超参数用于修正鱼群状态识别双流神经网络中时间流类别信息；空间超参数用于修正鱼群状态识别双流神经网络中空间流类别信息； 所述目标损失函数为： ； 其中，为相对熵损失函数；为交叉熵损失函数；为时间流类别信息；为修正后的时间流类别信息；为空间流类别信息；为修正后的空间流类别信息；为相对熵损失函数所占权重；为交叉熵损失函数所占权重；为样本鱼群真实类别信息；为蒸馏参数。

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中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2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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