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龍圖騰網獲悉自然資源部第一海洋研究所申請的專利一種海洋哺乳動物個體識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119832594B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411870876.1，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種海洋哺乳動物個體識別方法是由莊鴻飛;趙林林;王守強;高宇;洪旭光;張朝暉設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種海洋哺乳動物個體識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種海洋哺乳動物個體識別方法，屬于計算機圖像識別領域，所述方法基于卷積神經網絡模型，結合注意力機制、多尺度特征處理和深度可分離卷積技術，包括數據采集、數據增強、模型構建和模型評估四個步驟。通過本方法的應用，能夠準確抓取海洋哺乳動物的面部關鍵特征，降低模型運算的參數量與計算需求，實現在較小數據集背景下海洋哺乳動物個體的高效準確識別，解決傳統方法中高成本、低效率和不友好等海洋哺乳動物個體種群識別挑戰。因此，本申請的海洋哺乳動物個體識別方法，具備良好的海洋哺乳動物個體識別能力，可廣泛使用于海洋物種調查監測和保護管理領域。

本發明授權一種海洋哺乳動物個體識別方法在權利要求書中公布了：1.一種海洋哺乳動物個體識別方法，其特征在于，包括： 步驟1：數據采集，獲取海洋哺乳動物的圖像數據； 步驟2：數據增強，采用數據增強技術，對原始圖像數據進行隨機增強處理； 步驟3：模型構建，基于卷積神經網絡和面部特征，構建海洋哺乳動物個體識別模型，所述模型基于Darknet網絡模型結構，融合注意力機制以及多尺度的特征處理技術，實現對不同海洋哺乳動物個體的面部識別； 在步驟3中，采用下采樣卷積層對增強后的圖像數據進行特征提取與降維，所述下采樣卷積層采用3×3大小、步長為2的卷積核；在特征強化層P-AC，利用特征提取模塊SlimC2F連接多個卷積層對增強后的圖像數據進行提取并融合，同時結合注意力機制，強化模型對于海洋哺乳動物關鍵面部特征的識別能力；通過多尺度特征融合層SPPF整合不同尺度的圖像數據特征信息；通過全局平均池化層GAP對圖像數據的每個通道進行平均池化處理，生成最終的特征向量；最后，特征向量被送入全連接層FC進行海洋哺乳動物個體的分類識別； 在步驟3的特征提取模塊SlimC2F中，SlimC2F結構將輸入特征圖基于通道數，平均分割成兩部分進行處理，一部分直接傳遞，另一部分進行殘學處理后與直接傳遞的部分進行通道維度上的合并；所述殘學處理中，殘差塊采用3×3深度可分離卷積，深度可分離卷積將標準卷積拆分為深度卷積和逐點卷積兩個步驟。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人自然資源部第一海洋研究所，其通訊地址為：266061 山東省青島市高科技工業園仙霞嶺路；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。