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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備、及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113989324B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111187855.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備、及介質(zhì)是由趙然;王賀;張松;趙世理;馮煜;李道亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備、及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法，涉及循環(huán)水養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取魚(yú)類(lèi)行為視頻；基于魚(yú)類(lèi)行為視頻，利用魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)模型獲得魚(yú)類(lèi)細(xì)粒度特征圖，以得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)魚(yú)類(lèi)跟蹤模型得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡。本發(fā)明通過(guò)魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)模型基于魚(yú)類(lèi)行為視頻獲得魚(yú)類(lèi)細(xì)粒度特征圖，得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果，能夠保證得到的具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為后續(xù)魚(yú)類(lèi)跟蹤模型得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡提供可靠數(shù)據(jù)，提高得到的具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡的精度，以讓漁業(yè)管理者及時(shí)處理具有異常行為的魚(yú)個(gè)體。

本發(fā)明授權(quán)魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備、及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，包括：獲取魚(yú)類(lèi)行為視頻；基于所述魚(yú)類(lèi)行為視頻，利用魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)模型獲得魚(yú)類(lèi)細(xì)粒度特征圖，以得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)魚(yú)類(lèi)跟蹤模型得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡；其中，所述魚(yú)類(lèi)異常行為檢測(cè)模型基于改進(jìn)型路徑聚合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到，所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型基于魚(yú)類(lèi)測(cè)試樣本數(shù)據(jù)和魚(yú)類(lèi)目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；其中，所述根據(jù)具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)魚(yú)類(lèi)跟蹤模型得到具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡，包括：根據(jù)具有異常行為的魚(yú)個(gè)體的檢測(cè)結(jié)果，確定待跟蹤魚(yú)個(gè)體；基于所述魚(yú)類(lèi)行為視頻，得到若干與待跟蹤魚(yú)個(gè)體有關(guān)的待跟蹤魚(yú)個(gè)體序列圖像；將若干所述待跟蹤魚(yú)個(gè)體序列圖像輸入至所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型，得到待跟蹤魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡；所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型包括序列圖像輸入層、特征提取層、特征處理層、以及軌跡輸出層，所述將若干所述待跟蹤魚(yú)個(gè)體序列圖像輸入至所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型，得到待跟蹤魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡，包括：將若干所述待跟蹤魚(yú)個(gè)體序列圖像輸入至所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型的序列圖像輸入層；通過(guò)所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型的特征提取層在輸入的若干所述待跟蹤魚(yú)個(gè)體序列圖像中分別提取與待跟蹤魚(yú)個(gè)體有關(guān)的待跟蹤魚(yú)個(gè)體特征；通過(guò)所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型的特征處理層對(duì)待跟蹤魚(yú)個(gè)體特征進(jìn)行分層聚合處理，得到待跟蹤魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡；通過(guò)所述魚(yú)類(lèi)跟蹤模型的軌跡輸出層輸出待跟蹤魚(yú)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)軌跡。

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