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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120319484B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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：202510781697.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是由薛宇寧;曾立華;苗玉濤;馮娟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-12向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，包括視覺特征采集層，由圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、目標(biāo)分析模塊和特征提取模塊組成；分子生物學(xué)驗(yàn)證層，由免疫基因監(jiān)測(cè)模塊和代謝基因監(jiān)測(cè)模塊組成；數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)層，由標(biāo)準(zhǔn)化模塊、特征篩選模塊、深度學(xué)習(xí)模塊和評(píng)估輸出模塊組成；自適應(yīng)優(yōu)化機(jī)制、容錯(cuò)機(jī)制和環(huán)境適應(yīng)性調(diào)節(jié)機(jī)制。本發(fā)明提供的一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過整合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和分子生物學(xué)檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)的智能化監(jiān)測(cè)，為養(yǎng)殖生產(chǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多維特征關(guān)聯(lián)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括： 視覺特征采集層，由圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、目標(biāo)分析模塊和特征提取模塊組成，實(shí)現(xiàn)對(duì)魚類游動(dòng)速度、集群狀態(tài)和鰓蓋運(yùn)動(dòng)行為特征的連續(xù)監(jiān)測(cè)與分析； 分子生物學(xué)驗(yàn)證層，由免疫基因監(jiān)測(cè)模塊和代謝基因監(jiān)測(cè)模塊組成，用于對(duì)包括免疫相關(guān)基因IL-1β、TNF-α和代謝相關(guān)基因GLUT、FAS在內(nèi)的特定基因表達(dá)水平進(jìn)行檢測(cè)，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后將檢測(cè)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，并建立基因表達(dá)水平的基準(zhǔn)值和波動(dòng)范圍體系； 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)層，由標(biāo)準(zhǔn)化模塊、特征篩選模塊、深度學(xué)習(xí)模塊和評(píng)估輸出模塊組成，用于實(shí)現(xiàn)從實(shí)時(shí)視覺特征到分子水平健康狀態(tài)的快速預(yù)測(cè)，并通過定期的分子生物學(xué)驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線更新和優(yōu)化； 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)層對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖生物健康狀態(tài)的智能化監(jiān)測(cè)過程包括以下步驟： 采用周期為24小時(shí)的滑動(dòng)窗口對(duì)視覺特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分段，通過最小-最大值歸一化方法將游動(dòng)速度、集群狀態(tài)和鰓蓋運(yùn)動(dòng)特征統(tǒng)一到0-1區(qū)間； 基于每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的視覺特征均值與方差構(gòu)建特征向量，結(jié)合對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)建立訓(xùn)練樣本集，采用分層抽樣方法將數(shù)據(jù)集按8:2比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集； 通過多頭自注意力機(jī)制對(duì)視覺特征序列進(jìn)行時(shí)序建模，多頭自注意力機(jī)制能夠?qū)τ诿恳粋€(gè)時(shí)刻視覺特征分成多個(gè)子空間，并在每一個(gè)子空間中獨(dú)立計(jì)算權(quán)重，得到每個(gè)頭的輸出，將每個(gè)頭的輸出拼接在一起，通過一個(gè)線性變換實(shí)現(xiàn)時(shí)序建模后的特征表示，再將編碼后的特征向量與基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，采用交叉驗(yàn)證方法選擇最優(yōu)模型參數(shù)； 基于模型輸出結(jié)果建立0-100分的健康狀態(tài)評(píng)分體系，其中0-60分為異常狀態(tài)，61-75分為亞健康狀態(tài)，76-90分為良好狀態(tài)，91-100分為最佳狀態(tài)； 自適應(yīng)優(yōu)化機(jī)制，基于視覺特征采集層獲取的行為特征數(shù)據(jù)和分子生物學(xué)驗(yàn)證層獲取的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，在預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際基因表達(dá)水平的一致性低于85%時(shí)自動(dòng)觸發(fā)模型參數(shù)更新，并根據(jù)環(huán)境參數(shù)變化自動(dòng)調(diào)整視覺特征的采樣頻率和評(píng)分閾值，同時(shí)在數(shù)據(jù)傳輸中斷或設(shè)備故障時(shí)保持最近24小時(shí)的數(shù)據(jù)緩存并具有自動(dòng)恢復(fù)能力。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華南師范大學(xué)，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市天河區(qū)中山大道西55號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。