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龙图腾网获悉中国水产科学研究院黄海水产研究所申请的专利一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120410767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510727874.5，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法是由徐勇;崔正国;陈剑磊;崔鸿武;张旭志;曲克明设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法，本发明涉及数据处理技术领域。包括以下步骤：获取不同生长阶段对虾图像并进行预处理，使用人工标记生成训练图像，提取对虾轮廓长度、面积和壳体对比度等特征；基于训练图像，建立目标识别和特征提取模型，训练后识别待监测养殖环境中的对虾并提取其行为特征参数；计算行为评估影响系数、生长评估影响系数，并获取水源特征参数以计算病发影响系数；最后综合生成健康状态评估指数，与健康判断阈值对比，输出健康状态判断结果，从而实现对虾健康状态的有效评估，实时监测和预警帮助养殖者及时采取措施，预防疾病的发生，提高对虾养殖的存活率和经济效益。

本发明授权一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的对虾健康状态评估方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取若干不同生长阶段的对虾图像，对采集的对虾图像进行图像预处理，基于预处理后的对虾图像，采用人工标记的方式将预处理后的对虾图像内的每只对虾目标通过标注框进行标注，获取图像中被标记对虾对应的图像特征参数，并将标记后的图像记为训练图像，所述图像特征参数包括对虾轮廓长度、对虾轮廓面积和对虾壳体对比度； 基于得到的训练图像，建立目标识别模型和特征提取模型，以训练图像作为目标识别模型的输入，并以训练图像中对应的标注框作为标签，对目标识别模型进行训练，通过对目标识别模型识别出的标注框内的对虾区域图像进行裁剪，作为特征提取模型的输入，并以对应的图像特征参数为标签，对特征提取模型进行训练； 采集待监测对虾养殖环境在采集时间段内的连续时间序列图像，将连续时间序列图像进行预处理后，输入完成训练的目标识别模型中，识别出图像中的对虾目标，并对其添加标注框，将输出的标注框内的区域图像输入完成训练的特征提取模型中，得到对应对虾目标的图像特征参数，基于生成的标注框和对应对虾目标的图像特征参数，通过DeepSORT算法提取采集时间段内每个对虾目标的行为特征参数； 基于得到的对虾目标的行为特征参数和图像特征参数计算生成行为评估影响系数和生长评估影响系数，同时获取采集时间段内待监测对虾养殖环境水源特征参数，基于水源特征参数计算得到病发影响系数，所述行为特征参数包括对虾游动位移和游动次数，所述水源特征参数包括水体菌落总数、致病性弧菌数量、水体温度和水体PH值； 根据得到的病发影响系数、行为评估影响系数和生长评估影响系数，综合生成健康状态评估指数，将生成的健康状态评估指数与设置的健康判断阈值相对比，根据不同的对比结果，发出对应的健康状态判断结果，完成对虾健康状态评估。

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