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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于机器视觉的河蟹养殖电子食台装置及工作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：CN115843733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211662847.7，技术领域涉及：A01K61/80；该发明授权一种基于机器视觉的河蟹养殖电子食台装置及工作方法是由孙月平;詹婷婷;王红;赵德安;袁必康;石进凯设计研发完成，并于2022-12-23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河蟹养殖电子食台装置及工作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的河蟹养殖电子食台装置及工作方法，该装置由电子食台和数据中心构成，所述的电子食台包括水下目标检测模块、水质检测模块、观测平台及支架、无线通信模块，用以实时在蟹塘中监测饵料剩余数量、河蟹进食时长、河蟹平均质量及水质参数变化情况，所述的数据中心包括Web服务端和Web客户端，用以远程接收、处理、保存及显示电子食台监测到的数据。通过水质检测模块，获得蟹塘中溶解氧含量、水温及pH值三个河蟹养殖过程中的关键因素，数据中心对饵料投喂量进行定量调整。本发明具有数据管理全面、检测准确率高及实时性强的优点，既能够确保河蟹进食充足，又可以提高饵料利用率，达到河蟹精准养殖的目的。

本发明授权一种基于机器视觉的河蟹养殖电子食台装置及工作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的河蟹养殖电子食台装置的工作方法，其特征在于，所述电子食台装置由电子食台和数据中心构成，所述的电子食台包括水下目标检测模块、水质检测模块、观测平台及支架、无线通信模块，用以实时在蟹塘中监测饵料剩余数量、河蟹进食时长、河蟹平均质量及水质参数变化情况，所述的数据中心包括Web服务端和Web客户端，用以远程接收、处理、保存及显示电子食台监测到的数据；所述观测平台底部为白色底板；水下目标检测模块由手机和防水手机壳组成，安装在食台中心，实时采集水下视频数据，检测饵料剩余数量及蟹壳长宽数据，并通过无线通信模块上传到数据中心Web服务端；水质检测模块使用微控制器进行信号接收和决策，通过溶解氧传感器和pH传感器，分别监测水体溶解氧含量、温度及pH值，并通过无线通信模块将水质参数上传到数据中心Web服务端，Web客户端从服务端读取数据，提供图形化页面显示数据信息；所述方法包括：通过电子食台装置进行数据采集，包括以下步骤：步骤S1：放置电子食台，在蟹塘里随机抽取河蟹及饵料样本；步骤S2：使用电子食台的水质检测模块，实时获取河蟹养殖过程中的水体溶解氧含量、温度及pH值参数，通过无线通信模块，将水质参数上传到数据中心；步骤S3：使用电子食台的水下目标检测模块，通过改进的目标识别算法，实时检测饵料剩余数量及蟹壳长宽，通过无线通信模块，将检测结果上传到数据中心；步骤S4：数据中心Web服务端将电子食台装置监测到的饵料剩余率、河蟹进食时长、河蟹质量、水质参数数据进行接收、处理和保存，Web客户端从服务端读取数据，提供图形化页面显示数据信息；所述的步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：构建河蟹及饵料图片数据集，对河蟹及饵料图像进行框定和标注后，将数据集划分为训练集和测试集；步骤S32：特征提取，搭建基于改进的YOLOv5轻量化网络特征提取模型；使用GhostNet卷积替换主干网络的普通卷积，先通过1×1普通卷积操作生成原始特征图然后对原始特征图逐一进行深度可分离卷积操作生成冗余特征图接着将原始特征图与冗余特征图进行拼接操作，生成特征图，并在YOLOv5网络的BackBone和Head结构之间加入CoordAttention注意力机制，捕获跨通道信息、方向感知信息和位置感知信息，使模型更加精准地定位和识别感兴趣的目标；步骤S33：将步骤S32生成的特征图输入到Neck部分，通过双向融合骨干网络FPN+PAN结构得到三种大小不同的特征图，并在三种不同尺度特征图上生成候选框，接着基于损失函数及反向传播得到河蟹及饵料目标的检测框；步骤S34：回归目标框损失函数模块，采用SIoU计算损失函数，结合真实框和预测框两框之间的重叠程度、中心距离、长宽比及角度进行计算，SIoU损失函数LossSIoU计算方法为： 其中,B为预测框，Bgt为真实框；为距离和角度相结合的损失值；为距离损失，为真实框中心点的横坐标，为预测框中心点的横坐标，为真实框中心点的纵坐标，为预测框中心点的纵坐标，cw为真实框与预测框中心点的横向距离，ch为真实框与预测框中心点的纵向距离；γ＝2-sin2α，为角度损失，α为真实框和预测框之间的夹角；为长宽比损失，θ为长宽比关注度参数，w为预测框的长度，wgt为真实框的长度，h为预测框的宽度，hgt为真实框的宽度；步骤S35：利用目标检测评估指标对改进的模型进行评估，选取检测精度最高的参数模型，部署在手机上，手机在水里实时检测目标，将饵料剩余数量和蟹壳长宽像素数据上传到数据中心。

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