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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法及自动化分拣系统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：CN121259469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511837670.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法及自动化分拣系统是由林向阳;曹露艺;吴冰冰;王洪运;高晓文;侯雪梅;田永奇;吴佳设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法及自动化分拣系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法及自动化分拣系统，涉及图像识别领域，包括：通过工业相机和红外传感器同步采集海马图像及运动数据，经去噪、标准化处理后提取形态、纹理及运动姿态特征；基于多分支融合模型分别学习不同特征，并通过交叉验证优化模型参数；采用动态推理机制，对低置信度的预测结果进行二次分析；识别后，针对雌海马、未妊娠雄海马和妊娠雄海马制定差异化抓取策略，确保安全分拣并自动转运至对应养殖区。本发明的优点在于：通过同步采集处理数据、多维度提取特征、构建多分支融合模型并严谨评估优化，结合二次推理与差异化抓取分拣策略，实现海马雌雄与妊娠状态高效、精准识别及安全分拣。

本发明授权一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法及自动化分拣系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的海马雌雄与妊娠识别方法，其特征在于，包括： 通过工业相机与红外运动传感器同步采集海马图像和动态运动数据，并对图像进行去噪、标准化处理，获取仅包含海马的图像； 对预处理后的海马图像进行多维度特征提取，通过最小外接矩形法获取形态特征，通过局部二值模式算法获取纹理特征，对动态运动数据进行轨迹重构，通过光流法获取运动姿态特征； 构建基于卷积神经网络与长短期记忆网络的多分支融合模型，通过形态特征分支、纹理特征分支和运动姿态分支分别提取形态深层特征、纹理细节特征和运动姿态时序关联性，并进行模型的训练，所述形态特征分支采用ResNet-18网络，将提取的形态特征数据与图像输入，通过3层卷积层、2层最大池化层提取形态相关深层特征，所述纹理特征分支通过轻量级MobileNet-V2网络，输入纹理特征数据与关键区域子图像，通过深度可分离卷积层减少参数计算量，提取纹理细节特征，所述运动姿态分支通过LSTM网络，将运动姿态时序数据按时间序列分段输入，通过2层LSTM单元捕捉运动姿态的时序关联性，通过注意力机制对3个分支输出的特征进行权重分配与融合，融合后的特征输入2层全连接层，通过Softmax分类器输出海马的性别与妊娠状态预测结果，模型训练时，通过交叉熵损失函数计算预测值与人工标注标签的误差，使用Adam优化器对模型进行迭代训练，迭代训练至验证集损失函数值连续5轮无下降则停止训练； 海马的识别类别包括雌海马、未妊娠雄海马、妊娠雄海马，基于准确率、精确率、召回率、F1分数对训练完成的模型进行性能评估，通过5折交叉验证减少数据划分偏差，若识别结果的F1分数＜0.85，则补充该类别的海马样本，并优化运动姿态特征提取中的时序分段长度与LSTM单元数量； 将实时获取的海马多维度特征数据输入训练优化后的多分支融合模型，模型输出性别与妊娠状态的预测概率，若所有类别预测概率均＜0.9，则启动二次推理，重新提取特征数据输入模型进行预测，直至获取明确的识别结果； 基于识别结果，根据雌海马不同运动姿态设定对应抓取力度与角度，未妊娠雄海马抓取力度低于同姿态雌海马，妊娠雄海马抓取避开腹部且设固定力度与实时力度反馈衰减机制； 基于分拣策略中的抓取力度、角度参数执行抓取动作，抓取完成后，根据海马的识别类别，将其转运至对应的养殖区域。

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