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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于Transformer的鱼群摄食决策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：CN114494344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210027568.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于Transformer的鱼群摄食决策方法是由童文韬;钱浩天;马燕妮;曹迪;张乐超设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的鱼群摄食决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的鱼群摄食决策方法，包括：获取鱼群运动视频，采用YOLOv5模型对每帧图像进行检测获得每条鱼的检测框及位置信息；计算每帧图像的鱼群质心并归一化：构建Delaunay三角网；根据二维高斯正态分布计算权重因子；获得鱼群质心坐标；计算相邻两帧图像的鱼群质心之差获得特征向量；对Transformer模型进行处理并将预设长度的特征向量输入模型进行训练；将待识别的预设长度的特征向量输入训练好的Transformer模型获得鱼群饥饿值，比较鱼群饥饿值和预设阈值，判断是否投食。该方法可避免多余饵料污染或鱼群营养不良，计算量低，准确率高，可实现养殖实时监测，泛化能力好。

本发明授权一种基于Transformer的鱼群摄食决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的鱼群摄食决策方法，其特征在于：所述基于Transformer的鱼群摄食决策方法包括如下步骤：S1、获取鱼群运动视频，采用YOLOv5模型对每帧图像进行检测获得每条鱼的检测框，并将每条鱼的位置信息表示为[x,y,w,h]，其中，x,y为所述检测框的中心坐标，即鱼的质心坐标，w为所述检测框的宽度，h为所述检测框的高度；S2、计算每帧图像的鱼群质心并进行归一化处理，所述鱼群质心的计算如下：S21、采用Delaunay三角剖分法基于图像中所有鱼的质心坐标构建Delaunay三角网，所述Delaunay三角网保留n个鱼的质心坐标；S22、根据二维高斯正态分布计算所述Delaunay三角网上各鱼的质心坐标的权重因子ai： 其中，μ1＝0，μ2＝0，σ1＝1，σ2＝1，ρ＝0，xi,yi为第i条鱼的质心坐标，i＝1,2,3…n；S23、所述鱼群质心的坐标X,Y，满足如下公式： S3、根据相邻两帧图像的鱼群质心之差计算鱼群运动速度和鱼群运动加速度，生成特征向量[p,v,a]作为相邻两帧中后一帧图像的鱼群行为特征，其中，p为相邻两帧中后一帧图像的鱼群质心，v为鱼群运动速度，a为鱼群运动加速度的绝对值，即鱼群活跃程度；S4、对Transformer模型进行处理并将预设长度的特征向量输入Transformer模型进行训练，所述对Transformer模型进行处理包括去除embedding层；S5、将待识别的预设长度的特征向量输入训练好的Transformer模型获得鱼群饥饿值，判断所述鱼群饥饿值是否大于预设阈值，若是，根据鱼群中鱼的数量进行投食，否则，不进行投食。

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