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龍圖騰網(wǎng)獲悉西部(重慶)科學(xué)城種質(zhì)創(chuàng)制大科學(xué)中心申請(qǐng)的專(zhuān)利基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法獲國(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：CN120580520B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202511080666.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法是由羅莉;劉海平;謝子言;潘令鋮;羅金強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-08-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法，包括：構(gòu)建水流背景運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)光流場(chǎng)，獲取鱖魚(yú)實(shí)際動(dòng)態(tài)光流場(chǎng)，通過(guò)差分運(yùn)算生成表征魚(yú)體自身動(dòng)態(tài)的光流場(chǎng)殘差，并基于殘差的全局統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行分級(jí)，本發(fā)明通過(guò)分離背景運(yùn)動(dòng)與魚(yú)體自身微動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生命體征的動(dòng)態(tài)量化評(píng)估，解決了傳統(tǒng)靜態(tài)圖像分析無(wú)法捕捉活體生理信號(hào)的難題，同時(shí)結(jié)合光照激勵(lì)響應(yīng)分析，可準(zhǔn)確區(qū)分健康休眠態(tài)與瀕死態(tài)，顯著提升了水產(chǎn)分級(jí)的客觀性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟a，在不包含鱖魚(yú)的場(chǎng)景下，采集場(chǎng)景的背景圖像序列，并基于Lucas-Kanade稀疏光流算法，計(jì)算背景圖像序列中代表勻速運(yùn)動(dòng)的全局平均光流向量作為水流背景運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)光流場(chǎng)； 步驟b，當(dāng)鱖魚(yú)隨傳送帶進(jìn)入相機(jī)視野時(shí)，連續(xù)采集包含鱖魚(yú)的活體圖像序列，并基于Lucas-Kanade稀疏光流算法，計(jì)算活體圖像序列中識(shí)別出的特征點(diǎn)的實(shí)際光流向量集合作為鱖魚(yú)實(shí)際動(dòng)態(tài)光流場(chǎng)； 步驟c，將鱖魚(yú)實(shí)際動(dòng)態(tài)光流場(chǎng)中的每一個(gè)實(shí)際光流向量與水流背景運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)光流場(chǎng)進(jìn)行比較，計(jì)算二者之間的殘差向量集合，形成純粹表征鱖魚(yú)自身微小動(dòng)態(tài)的光流場(chǎng)殘差； 步驟d，根據(jù)光流場(chǎng)殘差的全局統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，對(duì)鱖魚(yú)進(jìn)行分級(jí)，全局統(tǒng)計(jì)學(xué)特征包括光流場(chǎng)殘差中所有殘差向量模長(zhǎng)的平方和以及光流場(chǎng)殘差中所有殘差向量方向角的分布熵，其中，平方和表征鱖魚(yú)的整體活動(dòng)強(qiáng)度，分布熵表征鱖魚(yú)運(yùn)動(dòng)的節(jié)律性。

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