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龙图腾网恭喜四川农业大学申请的专利一种基于密度图回归的鱼群计数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：CN119380379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411946125.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于密度图回归的鱼群计数方法是由陈晓燕;尹莉娜;庞涛;陈德芳;李渝海;熊雄;李佳键设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度图回归的鱼群计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于密度图回归的鱼群计数方法，包括以下步骤：步骤S1：构建不同密度的鱼群数据集；步骤S2：构建U‑Fish网络架构；步骤S3：构建U‑Fish损失函数；步骤S4：利用图像增强方法来优化图像质量，并将原图与增强后的图像混合，以训练搭建的U‑Fish模型，训练结束后获得鱼群计数模型；步骤S5：将待检测的图像及其对应的增强图像输入训练好的鱼群计数模型，由模型输出密度图和计数结果。本发明能够有效克服水面反光、鱼群重叠带来的影响，并提高了计数精度，降低了模型计算的复杂度。

本发明授权一种基于密度图回归的鱼群计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密度图回归的鱼群计数方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：构建不同密度的鱼群数据集；步骤S2：构建U-Fish网络架构；所述步骤S2中U-Fish网络架构采用U型结构，利用跳跃连接将编码器中的特征图与解码器中的对应层进行有效整合：在编码器部分，采用轻量级Ghost模块来替代传统的卷积；编码器通过三次下采样操作，将图像的宽度和高度缩减至原始尺寸的18；在解码器部分，引入注意力机制，使用SE模块对整合后的浅层和深层特征在通道上进行权重分配，再通过两个卷积进一步提取特征；解码器通过三次上采样操作，确保输出的密度图与原图尺寸一致；U-Fish网络包括模块1~模块8，其中模块1~模块4为编码器，模块5~模块8为解码器;模块5~7包含了SE模块，该模块通过注意力机制，重新校准通道间的关系，增强网络对特征的识别和利用能力；U-Fish网络对输入图像的处理流程如下：输入图像在模块1中，依次通过Conv模块、Conv模块处理得到特征i1；特征i1在模块2中，依次经过2x2最大池化模块、Ghost模块、Ghost模块处理得到特征i2；特征i2在模块3中，依次经过2x2最大池化模块、Ghost模块、Ghost模块处理得到特征i3；特征i3在模块4中，依次经过2x2最大池化模块、Ghost模块、Ghost模块、2x2转置卷积模块处理得到特征i4；特征i4和特征i3在模块5中，经过Concat模块拼接得到特征i3’，然后特征i3’依次经过SE模块、两个Conv模块和2x2转置卷积模块处理得到特征o3；特征o3和特征i2在模块6中，经过Concat模块拼接得到特征i2’，然后特征i2’依次经过SE模块、两个Conv模块和2x2转置卷积模块处理得到特征o2；特征o2和特征i1经过在模块7中，经过Concat模块拼接得到特征i1’，然后特征i1’依次经过SE模块、两个Conv模块和2x2转置卷积模块处理得到特征o1；特征o1在模块8中，经过1×1卷积核的卷积模块处理得到密度图；步骤S3：构建U-Fish损失函数；步骤S4：利用图像增强方法来优化图像质量，并将原图与增强后的图像混合，以训练搭建的U-Fish模型，训练结束后获得鱼群计数模型；步骤S5：将待检测的图像及其对应的增强图像输入训练好的鱼群计数模型，由模型输出密度图和计数结果。

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