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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种水下鱼体质量测量方法及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：CN114821118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210498636.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种水下鱼体质量测量方法及系统是由毕云峰;周洪光;修丽欣设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下鱼体质量测量方法及系统在说明书摘要公布了：本公开公开的一种水下鱼体质量测量方法及系统，包括：获取左右两幅鱼体图像，分别为鱼体左图像、鱼体右图像；从鱼体左图像和鱼体右图像中，获取鱼的关键点；根据鱼的关键点获取鱼在关键点处的稀疏深度信息；根据Garson算法，结合投票算法以及随机化实验，量化各形态参数与鱼体质量的相关性；根据各形态参数与鱼体质量相关性的量化结果选定形态参数；根据稀疏深度信息获取选定的鱼体形态参数信息；根据选定的鱼体的形态参数信息和训练好的鱼体质量预测模型，获取鱼体质量。能够快速、无损地测量鱼体质量。

本发明授权一种水下鱼体质量测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水下鱼体质量测量方法，其特征在于，包括：获取左右两幅鱼体图像，分别为鱼体左图像、鱼体右图像；从鱼体左图像和鱼体右图像中，获取鱼的关键点；根据鱼的关键点获取鱼在关键点处的稀疏深度信息；根据稀疏深度信息获取选定的鱼体形态参数信息，其中，选定的鱼体形态参数的获取过程为：获取鱼体的形态参数，构建以鱼体的形态参数为输入以鱼体质量为输出的神经网络模型，计算神经网络模型的贡献度矩阵，将贡献度矩阵转化为排名矩阵，根据排名矩阵计算鱼体的形态参数的置信度，根据置信度获得排名合理矩阵；根据排名合理矩阵筛选神经网络模型，并为筛选出的神经网络模型设置初始权重；以筛选出的神经网络模型及初始权重为输入进行随机化试验，获得贡献度的显著程度；根据显著程度确定选定的鱼体形态参数；根据选定的鱼体的形态参数信息和训练好的鱼体质量预测模型，获取鱼体质量；根据排名矩阵计算鱼体的形态参数的置信度的具体过程为：统计排名矩阵中每个位置的票数；根据鱼体的形态参数及对应票数构建二维列联表；根据二维列联表计算鱼体的形态参数的置信度；以筛选出的网络模型及初始权重为输入进行随机化试验，获得贡献度的显著程度的具体过程为：随机改变训练样本的输出顺序对筛选出的网络模型进行训练，计算获得随机化的贡献度，将随机化的贡献度转化为当前排名矩阵；通过当前排名矩阵和排名合理矩阵的相似程度对样本数据进行筛选；通过筛选出的样本数据计算随机化的贡献度的显著程度；对随机化的贡献度的显著程度取平均，获得最终的贡献度的显著程度。

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