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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)海洋大學(xué)申請(qǐng)的專利一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118247303B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410385560.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/155；該發(fā)明授權(quán)一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法是由王揚(yáng)帆;辛純;胡景杰;汪波;包振民設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-04-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法，屬于海洋技術(shù)領(lǐng)域，一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法，該方法包括：獲取水下魚(yú)類原始圖像數(shù)據(jù)；使用改進(jìn)二值化水平集模型對(duì)增強(qiáng)后的水下魚(yú)類原始圖像進(jìn)行分割，再通過(guò)消除背景網(wǎng)格的干擾，得到水下魚(yú)類圖像，使用體重預(yù)測(cè)模型對(duì)水下魚(yú)類的體重進(jìn)行預(yù)測(cè)；得到的預(yù)測(cè)體重和圖像性狀對(duì)水下魚(yú)類進(jìn)行遺傳參數(shù)估計(jì)。本發(fā)明通過(guò)消除背景網(wǎng)格的干擾構(gòu)建了一種應(yīng)用水下魚(yú)類圖片高效精準(zhǔn)評(píng)估魚(yú)類生長(zhǎng)性狀遺傳參數(shù)的方法，解決了網(wǎng)箱網(wǎng)格干擾水下魚(yú)類圖像分割的難題，具有高通量、自動(dòng)化的、操作簡(jiǎn)便以及對(duì)魚(yú)完全無(wú)損害等優(yōu)點(diǎn)，為開(kāi)發(fā)魚(yú)類表型信息自動(dòng)化和智能化分析技術(shù)提供理論基礎(chǔ)和應(yīng)用參考。

本發(fā)明授權(quán)一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種水下魚(yú)類遺傳參數(shù)的估計(jì)方法，其特征在于：該方法包括： S1獲取水下魚(yú)類原始圖像數(shù)據(jù)； S2利用二維高斯核匹配濾波對(duì)水下魚(yú)類原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)； S3使用改進(jìn)二值化水平集模型對(duì)增強(qiáng)后的水下魚(yú)類原始圖像進(jìn)行分割，得到水下魚(yú)類的二值化水平集圖像； S4將S3得到的二值化水平集圖像通過(guò)圖像形態(tài)學(xué)處理，基于相似性度量的區(qū)域合并，消除二值化水平集圖像上的噪點(diǎn)，得到清晰水下魚(yú)類的邊界輪廓圖像； S5消除背景網(wǎng)格的干擾，得到水下魚(yú)類二值圖像； S6根據(jù)S5得到的水下魚(yú)類二值圖像，使用基于深度學(xué)習(xí)的體重預(yù)測(cè)模型對(duì)水下魚(yú)類的體重進(jìn)行預(yù)測(cè)； S7根據(jù)S5得到的水下魚(yú)類二值圖像計(jì)算水下魚(yú)類的身體面積，并將所述身體面積和背景百分比作為一種圖像性狀，利用圖像性狀和S6得到的預(yù)測(cè)體重對(duì)水下魚(yú)類進(jìn)行遺傳參數(shù)估計(jì)； 所述改進(jìn)二值化水平集模型為： 水下魚(yú)類身體區(qū)域?yàn)椋害竍；背景區(qū)域?yàn)椋害福患? 二值化水平集圖像u0的分段常數(shù)近似u構(gòu)造為如下公式： 對(duì)于二值化水平集圖像來(lái)說(shuō)，u＝c1在Ωb里面，u＝c2在Ωb外面，并且有 最小化下面的Mumford-Shah函數(shù)，使用改進(jìn)二值化水平集模型找到二值化水平集圖像的分割邊界： 其中 對(duì)改進(jìn)二值化水平集模型的約束，采用公式為： 所述改進(jìn)二值化水平集模型采用的懲罰公式為： 對(duì)于給定的Fη最小值滿足： 其中 對(duì)于固定的 通過(guò)得到水下魚(yú)類的二值化水平集圖像； 還包括S8：使用線性模型一、線性模型二和非線性模型通過(guò)所述預(yù)測(cè)體重和所述圖像性狀對(duì)水下魚(yú)類的育種值進(jìn)行估計(jì)；所述線性模型一為rr-GBLUP，所述線性模型二為BayesB，所述非線性模型為RKHS。

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