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龙图腾网恭喜广州工程技术职业学院申请的专利海洋生物种类的预测方法及装置、设备、存储介质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：CN118823819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202410916033.4，技术领域涉及：G06V40/00；该发明授权海洋生物种类的预测方法及装置、设备、存储介质是由袁伟伟;熊亚蒙;曾光辉设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本海洋生物种类的预测方法及装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，公开了一种海洋生物种类的预测方法及装置、设备、存储介质，对接收到的洞穴待测图进行特征提取，获得目标特征值，目标特征值包括大小特征值、形状特征值、洞内特征值、潮湿程度特征值和生物痕迹特征值；根据目标特征值以及特征权重系数，计算洞穴待测图的预测综合得分，预测得到目标海洋生物种类，相比人为目测的方式，本发明通过提取多个不同特征值，可以提高海洋生物种类预测的效率和准确性，从而减少盲目赶海，提升用户赶海乐趣。

本发明授权海洋生物种类的预测方法及装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海洋生物种类的预测方法，其特征在于，包括：对接收到的洞穴待测图进行特征提取，获得目标特征值，所述目标特征值包括大小特征值、形状特征值、洞内特征值、潮湿程度特征值和生物痕迹特征值；根据所述目标特征值以及特征权重系数，计算所述洞穴待测图的预测综合得分；其中，所述特征权重系数通过训练卷积神经网络得到；根据所述预测综合得分，预测得到对应的目标海洋生物种类；所述方法还包括：采集多个洞穴样本图，标注每个洞穴样本图的海洋生物种类标签；对每个所述洞穴样本图进行特征提取，获得样本特征值，所述样本特征值包括大小特征值、形状特征值、洞内特征值、潮湿程度特征值和生物痕迹特征值；将每个所述洞穴样本图的样本特征值及其对应的海洋生物种类标签输入卷积神经网络进行训练和交叉验证，获得特征权重系数；根据所述预测综合得分，预测得到对应的目标海洋生物种类，包括：获取与所述预测综合得分最接近的种类综合得分，作为目标种类综合得分；确定所述目标种类综合得分对应的海洋生物种类，作为目标海洋生物种类；根据所述目标特征值以及特征权重系数，计算所述洞穴待测图的预测综合得分，包括：通过以下公式计算预测综合得分： 其中，W表示预测综合得分；fi是第i个目标特征值，n为特征数量，n＝5；wi是第i个特征对应的权重系数；α是预设的调节系数；gfi,wi＝sinfi*wi；对接收到的洞穴待测图进行特征提取，包括：将接收到的洞穴待测图转换成灰度图进行图像平滑处理，获得平滑图；检测所述平滑图中的洞穴轮廓和参照物轮廓；根据所述洞穴轮廓、所述参照物轮廓和参照物预设尺寸，计算洞穴的大小特征值；对接收到的洞穴待测图进行特征提取，还包括：将接收到的洞穴待测图转换成颜色直方图；根据所述颜色直方图判断洞穴内是否有水或沙，获得第一判断结果；将所述第一判断结果映射为洞内特征值。

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