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龍圖騰網獲悉清華大學深圳國際研究生院;深圳市綠洲光生物技術有限公司申請的專利一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法及系統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：CN115346214B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210957888.2，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法及系統是由程雪岷;焦文斌;羅烈玉;畢洪生;蔡中華;應軻臻設計研發完成，并于2022-08-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法，包括如下步驟：使用浮游生物原位圖像數據集進行參數優化；將優化得到的最優測量模式組合依次加載到硬件系統的數字微反射鏡上，對當前場景的像進行光學調制，得到測量結果；通過分類網絡完成識別任務。本發明能夠實現減少圖像中的冗余信息，從而降低浮游生物監測儀采樣數據量，提升采樣效率；利用了圖像特征學習，量化每個特征的重要性，可以學習并選出相應數量的關鍵特征，最大化了浮游生物圖像的類間差異；在對浮游生物原位圖像降維過程中，提高了選擇結果的類內相關性，提高了選擇結果的類間差異；從低級特征中逐步提取得到復合高級特征，以完善及確保浮游生物檢測的準確率。

本發明授權一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于浮游生物監測的壓縮成像識別方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、使用浮游生物原位圖像數據集進行參數優化； S2、將優化得到的最優測量模式組合依次加載到硬件系統的數字微反射鏡上，對當前場景的像進行光學調制，得到測量結果； S3、通過分類網絡完成識別任務； 其中，步驟S1中，包括： S11、使用離散余弦變換基底，計算生成正交確定性測量矩陣，提高信息熵聚集特性； S12、通過自適應特征選擇方法，在有限的數據內采樣最關鍵的壓縮特征以最大化浮游生物圖像類間差異； 其中S12中，自適應特征選擇方法中，利用圖像特征學習，設定統計計算時的截止參數，量化每個特征的重要性，學習并選出相應數量的關鍵特征，優化得到最優測量模式組合； 步驟S1還包括：建立概率模型并對概率模型中的參數進行優化，通過概率分布選擇測量矩陣；所述概率模型為伯努利概率模型，所述伯努利概率模型的建立方法包括：通過產生一個特征采樣概率向量，將特征與重要性尺度關聯起來；所述伯努利概率模型的建立方法還包括：假設第個頻率特征被選中的概率為，根據確定隨機變量的值，只有兩種狀態，即被選擇和不被選擇，這兩種狀態分別被表示為{}，最終是所有隨機變量的集合；概率的值通過Gumbel-Softmax采樣確定；對每個頻率特征都分配一個向量，通過比較和的取值確定的取值，公式如下： 之后使用Softmax操作對和進行歸一化，使其能夠表示概率，再使用Gumbel采樣方法使采樣可導的同時最接近真實的分布，最終，完整的Gumbel-Softmax過程如下述公式（2.2）所示： 其中是隨機給定的初始值，是獨立同分布且服從Gumbel分布的采樣結果，是一個大于0的超參數。

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清華大學深圳國際研究生院;深圳市綠洲光生物技術有限公司，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區西麗街道深圳大學城清華校區A棟二樓；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”。