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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽農(nóng)業(yè)大學申請的專利一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119295778B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411332683.0，技術(shù)領域涉及：G06V10/70；該發(fā)明授權(quán)一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)是由王坦;張澤浩;饒元;李紹穩(wěn);江丹;金秀;張筱丹;李科;楊俊非設計研發(fā)完成，并于2024-09-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)，涉及魚類管理技術(shù)領域，包括步驟：采集養(yǎng)殖池內(nèi)待識別目標的實時圖像，待識別目標包括魚類個體和餌料殘留；將可分離逐步卷積模塊嵌入YOLOv8n模型，獲得LSS?YOLOv8模型；將實時圖像輸入LSS?YOLOv8模型中，學習實時圖像中待識別目標與環(huán)境的上下文關系，獲得餌料殘留數(shù)量或魚類個體的數(shù)量和狀態(tài)；將識別結(jié)果進行文本向量映射，獲得文本向量映射結(jié)果；將文本向量映射結(jié)果輸入不同的大語言模型中，獲得不同的回答策略和管理策略。本發(fā)明將YOLOv8n模型與大語言模型相結(jié)合，利用大語言模型豐富的知識庫和龐大的參數(shù)量為投喂策略提供合理建議。

本發(fā)明授權(quán)一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類管理方法，其特征在于，包括如下步驟：采集養(yǎng)殖池內(nèi)待識別目標的實時圖像，待識別目標包括魚類個體和餌料殘留；將可分離逐步卷積模塊嵌入YOLOv8n模型，獲得LSS-YOLOv8模型；所述可分離逐步卷積模塊包括深度卷積和深度空洞卷積；將所述實時圖像輸入LSS-YOLOv8模型中，通過可分離逐步卷積模塊學習實時圖像中待識別目標與環(huán)境的上下文關系，根據(jù)上下文關系識別當前養(yǎng)殖池內(nèi)餌料殘留數(shù)量、魚類個體的數(shù)量和魚類個體的狀態(tài)；將當前養(yǎng)殖池內(nèi)餌料殘留數(shù)量或魚類個體的數(shù)量和狀態(tài)進行文本向量映射，獲得具有大語言模型識別語言格式的文本向量映射結(jié)果；將文本向量映射結(jié)果輸入對應于不同預測任務的大語言模型中，獲得不同的回答策略，通過不同的回答策略得到養(yǎng)殖池的管理策略；所述將可分離逐步卷積模塊嵌入YOLOv8n模型，獲得LSS-YOLOv8模型，包括如下步驟：將可分離逐步卷積模塊中深度卷積和深度空洞卷積的二維權(quán)核拆分成為多個級聯(lián)的一維可分離權(quán)核；將多個級聯(lián)的所述一維可分離權(quán)核嵌入YOLOv8n模型中，獲得LSS-YOLOv8模型；其中一維可分離權(quán)核的參數(shù)量Parameters和計算量Flops，具體表達式為： 其中，輸入特征圖為F∈RC×h×w，C為輸入通道channel，H代表特征圖的高度，W代表特征圖的寬度，k為卷積核大小，d為深度空洞卷積的空洞率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽農(nóng)業(yè)大學，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市蜀山區(qū)長江西路130號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。