湖南师范大学潘家骥获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法、系统、设备及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：CN121304686B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511885033.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法、系统、设备及介质是由潘家骥;刘泽辉;李炫志;黄峰明;何淼磊;沈添天;蔡耀仪;肖军;李煜;冯浩设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：通过无人机获取鱼类数据，并对所述鱼类数据进行标注处理；将标注处理后的所述鱼类数据输入人工智能检测模型进行特征融合，以获取目标鱼类数据；通过构建的门控热传导注意力融合模型对所述目标鱼类数据进行检测；本方法通过无人机采集数据，分析数据，为将来的鱼病防治产业化以及鱼病研究提供大量的基础数据，训练专用的鱼病检测模型，成本低廉且操作简单，用于推广到广大农村地区极为便利；同时采用混合算法大幅度地提高了检测鱼病情况的精准度；该系统具有相同的有益效果。
本发明授权一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机数据融合的深度学习鱼病检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过无人机获取鱼类数据，并对所述鱼类数据进行标注处理； 将标注处理后的所述鱼类数据输入人工智能检测模型进行特征融合，以获取目标鱼类数据； 通过构建的门控热传导注意力融合模型对所述目标鱼类数据进行检测； 所述将标注处理后的所述鱼类数据输入人工智能检测模型进行特征融合，以获取目标鱼类数据，具体包括： 将标注处理后的所述鱼类数据输入所述人工智能检测模型进行训练，以提取2D外观特征数据和3D时空特征数据，具体包括： 将标注处理后的所述鱼类数据输入所述人工智能检测模型通过ConvNeXtV2骨干网络输出所述2D外观特征数据； 将标注处理后的所述鱼类数据输入所述人工智能检测模型通过VideoSwinTransformer网络输出所述3D时空特征数据； 根据解耦-融合策略将所述2D外观特征数据和所述3D时空特征数据进行融合，以获取目标鱼类数据。
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