买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国水产科学研究院南海水产研究所申请的专利一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计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：CN119963543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510421276.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计方法是由黄小华;孙鹏麒;胡昱;胡家祯;陶启友;李根;袁太平;庞国良;刘航飞;丁木设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计方法，先通过步骤S1和步骤S2获取声呐对目标网箱每一圈旋转扫描所对应的声呐图像，并基于图像识别提取到的每一幅声呐图像对应的鱼群数量，再通过步骤S3获取网衣水中有效面积与采样深度的线性相关曲线，以及鱼群密度与采样深度的非线性相关曲线，最后通过步骤S4对该两个曲线按区间进行积分，分层计算各区间的鱼群数量并累加得到目标网箱内的网箱鱼群数量估计值，因此，本发明充分考虑了鱼群密度和网箱网衣面积随深度变化的非均匀性，以能够提高网箱鱼群数量的测量准确度，具有准确性高、实施高效快速便利的优点。

本发明授权一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鱼群密度的网箱鱼群数量估计方法，其特征在于，包括： 步骤S1、用声呐对目标网箱按以下方式进行扫描：声呐布置在目标网箱的中心位置，并沿竖直方向以固定速度v从水面下潜至目标网箱的网底或从目标网箱的网底上升至水面，同时，声呐以恒定的角速度ω在水平方向上进行旋转扫描；由此，获得网箱完整声呐图像数据； 步骤S2、从所述网箱完整声呐图像数据中，以所述声呐每次完成一圈旋转扫描为依据，提取每一圈旋转扫描所对应的声呐图像； 并且，通过图像识别模型对提取到的每一幅声呐图像进行识别，得到对应的鱼群数量；其中，第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群数量和采样深度分别记为Ni和hi，hi+1-hi＝△h，i为正整数，且1≤i≤k，k为声呐在步骤S1的扫描过程中的总旋转圈数，△h为声呐在步骤S1中完成一圈旋转扫描所对应在竖直方向上移动的单圈深度； 步骤S3、获取线性相关曲线Sihi和非线性相关曲线ρihi，具体步骤包括： 步骤S3-1、按照以下公式，计算声呐进行每一圈旋转扫描时，目标网箱网衣1对应该圈旋转扫描的部位在该圈旋转扫描时间段内的网衣水中有效面积： 式中，Si表示目标网箱网衣1对应第i圈旋转扫描的水中有效面积，Mi表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像中目标网箱网衣1内部区域的像素点总和；T表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像的像素点总和；ST表示所述声呐的旋转扫描面积； 步骤S3-2、基于每一圈旋转扫描所对应的采样深度hi和网衣水中有效面积Si，通过线性拟合得到网衣水中有效面积Si与采样深度hi的线性相关曲线Sihi； 步骤S3-3、按以下公式将步骤S2得到的鱼群数量转换为鱼群密度，以基于每一幅声呐图像获取一个鱼群密度数据点，并将第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群密度数据点记为hi,ρi： 式中，ρi表示第i圈旋转扫描所对应声呐图像的鱼群密度； 并且，对每一个采样深度区间[hi,hi+1]所对应的相邻两个鱼群密度数据点hi,ρi和hi+1,ρi+1，用相同的插值方法进行插值，以对应每一个采样深度区间得到一批插值鱼群密度数据点； 由此，基于全部鱼群密度数据点和插值鱼群密度数据点，拟合得到鱼群密度ρi与采样深度hi的非线性相关曲线ρihi； 步骤S4、按照以下公式，计算得到目标网箱内的网箱鱼群数量估计值P：

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水产科学研究院南海水产研究所，其通讯地址为：510300 广东省广州市海珠区新港西路231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”。