摘要
以论文为主要尝试写专利。
abstract
专利交底书
发明名称
一种基于水下图文对比学习的海洋牧场全产业链跨模态智能推荐系统及方法
一、技术领域
属于多模态对比学习、智能推荐算法、智慧海洋、水产养殖数字化技术领域。
二、背景技术（框架要点）
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现有水产推荐多为纯文本、行为统计、传统推荐算法，未利用水下图像视觉信息。
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通用图文对比模型无法适配水下图像退化特征，海洋场景匹配精度低。
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行业普遍存在新用户、新海域、新品种的推荐冷启动问题。
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推荐结果缺少海洋水文、环境、政策约束，实用性差。
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现有技术无商业化筛选机制，产业落地与经济效益弱。
三、发明目的
针对现有技术模态单一、模型不适配水下场景、冷启动严重、缺乏行业约束、无商业优化的问题，提出以海洋专用图文对比模型为核心的跨模态推荐方案，实现水产产业链智能化、可落地、高收益的智能推荐。
四、核心创新点
- 水下适配型图文对比模型架构创新
针对海洋水下成像特性，构建适配水产场景的图文对比预训练模型（AquaticCLIP），实现图像、文本跨模态特征统一对齐。
- 图文双模态输入的零样本推荐机制
支持图像、文本、图文混合多方式需求输入，依托对比学习嵌入检索，解决水产行业冷启动问题。
- 海洋多维环境约束筛选机制
融合海域水文、时空环境、合规规则约束，对推荐结果做场景适配过滤，保证推荐结果符合海洋牧场实际工况。
- 面向产业链经济效益的商业化重排策略
在技术匹配基础上，结合商品合规、供应链、成本、履约维度做多目标重排，提升平台转化与产业收益。
五、整体技术方案（五层标准框架）
- 多模态数据层
汇聚水下图像、用户文本需求、海洋水文数据、水产商品与方案知识库。
- 水下图像预处理与增强层
对海洋退化图像做统一修复与特征优化。
- 海洋图文对比学习编码层
通过专用图像编码器、文本编码器，构建水产跨模态统一特征空间，生成嵌入向量。
- 跨模态检索推荐与环境约束过滤层
基于相似度检索生成初筛推荐列表，结合海洋环境与规则约束过滤无效结果。
- 商业化重排与迭代更新层
完成商业维度排序，并根据业务反馈动态优化模型与推荐权重。
六、主要实施场景（概括）
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水下病害图像+文本需求的渔药、治理方案推荐
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海域环境条件驱动的种苗、饲料、养殖设备推荐
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水质图像识别驱动的水质改良、运维耗材推荐
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海洋牧场全产业链商品与服务智能匹配
七、有益效果（技术+经济，简明）
技术效果
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适配水下复杂场景，大幅提升图文跨模态匹配精度。
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解决水产推荐系统长期存在的冷启动难题。
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推荐结果兼具技术匹配性、环境适配性、政策合规性。
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模型可轻量化部署，适配海洋边缘终端。
经济效果
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提升水产平台商品交易转化率，增加产业链交易收益。
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可支撑海洋牧场数字化项目落地、平台SaaS服务、增值付费业务。
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适配大规模水产产业场景，产业化推广价值高。
八、权利要求保护框架（核心骨架）
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基于海洋专用图文对比模型的跨模态推荐核心方法（独立权利要求）
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水下图像增强适配的预处理模块
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水产图文预训练与特征对齐机制
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图文双模态零样本检索推荐机制
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海洋水文与合规约束过滤方法
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产业链商业化多目标重排方法
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轻量化边缘部署系统
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智能终端、存储介质、系统装置