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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪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：CN121811456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610282674.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪方法是由陈晓燕;姚博怀;熊雄;陈德芳;庞涛;何逍设计研发完成，并于2026-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水下鱼类识别领域，具体是涉及一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪方法，通过对水下视频进行图像增强，并利用YOLOv8检测鱼体目标；通过构建鱼体中轴线，将检测框与预测框沿法向投影计算加权横向重叠度，得到精确反映鱼体形态的Fish‑IoU；同时设计质量门控ReID网络，融合外观与时序流特征并依据图像质量自适应加权，输出鲁棒身份特征向量；最后将Fish‑IoU与ReID特征相似度进行线性加权融合，生成用于轨迹‑检测关联的综合相似度度量。本发明显著提升了复杂水下场景中鱼类跟踪的关联准确性与身份保持能力，适用于水下生态监测与行为分析。

本发明授权一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进IoU和ReID网络的鱼类跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤S1、水下鱼类视频采集，并进行图像增强预处理； 持续采集视频数据并对视频进行处理，裁剪鱼类无关画面，保留关键画面；裁剪后的视频数据集通过图像增强技术进行预处理，得到预处理完成后的视频数据集； 步骤S2、通过YOLOv8模型对视频数据集中每一帧图像进行鱼类目标检测，输出检测框及其置信度； 通过YOLOv8目标检测框架对处理后的视频数据集进行解析，使用骨干网络提取多尺度特征，并通过特征金字塔网络融合不同层级的语义信息；通过检测头执行边界框回归与分类任务，生成带有置信度评分的鱼体检测框；利用非极大值抑制算法对重叠框进行过滤，保留得分最高的检测结果作为每帧图像中鱼体目标的精准定位与检测框划定，对鱼体目标逐帧串联，构建其游动路径和行为变化的序列，作为鱼体目标的轨迹，将所有鱼体目标的轨迹作为候选轨迹； 步骤S3、利用卡尔曼滤波器对视频数据集中每一帧图像中的鱼体进行运动预测，得到预测框； 步骤S4、通过Canny边缘检测获取鱼体轮廓，在轮廓内部构建鱼体中轴线； 步骤S5、将检测框与预测框沿中轴线及中轴线的法向进行投影，计算每个采样位置的横向重叠度并依据头部权重大于尾部的加权策略，得到Fish-IoU； 步骤S6、构建质量门控ReID网络，对每条候选轨迹提取最近T帧的ROI序列，分别通过外观流和时序流提取特征，并利用质量得分进行自适应加权融合，输出ReID特征向量； 步骤S7、结合Fish-IoU与ReID特征相似度进行数据关联，实现多目标跟踪的轨迹匹配评分。

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