[發明專利]基于深度學習的河豚魚個體識別方法有效
| 申請號: | 202010207890.9 | 申請日: | 2020-03-23 |
| 公開(公告)號: | CN111428785B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發明(設計)人: | 劉向榮;謝少靈;柳娟 | 申請(專利權)人: | 廈門大學 |
| 主分類號: | G06V10/75 | 分類號: | G06V10/75;G06V10/82;G06T7/12;G06T7/62;G06N3/0464;G06N3/09;G06T3/40;G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司: | 廈門南強之路專利事務所(普通合伙) 35200 | 代理人: | 馬應森 |
| 地址: | 361005 福建*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 深度 學習 河豚 個體 識別 方法 | ||
基于深度學習的河豚魚個體識別方法,涉及計算機視覺以及個體識別。采集河豚魚圖片,并進行預處理,包括河豚魚圖像掩膜標注以及數據增強;在預處理完的河豚魚數據集上訓練圖像分割模型,得到訓練好的分割模型;將用于河豚魚特征提取的河豚魚圖像送入訓練好的分割模型,并對分割得到的河豚魚圖像進行對齊;訓練特征提取網絡,將對齊后的河豚魚圖像劃分成訓練集和驗證集,在訓練集上訓練特征提取網絡,得可用于提取河豚魚特征的特征提取模型;將用于測試的圖片放入訓練好的分割模型,分割結果對齊后送入訓練好的特征提取模型得到輸入圖片的特征向量,計算該特征向量與數據集中的河豚魚特征向量的距離,獲得輸入圖片中河豚魚個體信息。
技術領域
本發明涉及計算機視覺以及個體識別技術領域,特別是涉及一種基于深度學習的河豚魚個體識別方法。
背景技術
在計算機視覺領域,個體識別主要是指判斷兩張圖片中的個體是否為同一個個體(Trigueros,Daniel?Sáez,Meng?L,Hartnett?M.Face?Recognition:From?Traditional?toDeep?Learning?Methods[J].2018),更為具體的,在人臉識別中主要是檢測圖片中的人臉并提取人臉特征,然后進行特征比對,可以根據比對結果判斷是否為同一個個體,利用人臉識別技術,可以快速的確定人員的身份,提高了人員查找和追蹤的效率。
河豚魚即鲀毒魚類,是指其內臟甚或肌肉具有蓄積河鲀毒素特有機能的一群魚類(賴曉慧,肖義軍.河豚毒素的研究進展[J].福建畜牧獸醫,2019,41(04):23-24+29)。近年來,一方面我國河豚魚養殖行業規模在逐漸擴大,另一方面,每年仍會出現因使用河豚而發生中毒的事件,急需一種能夠對河豚魚進行追蹤識別的技術。雙斑東方鲀是我國特有的品種之一,也是福建省主要養殖品種(鄭美芬,周劍敏.雙斑東方鲀生物學及人工育苗概述[J].河北漁業,2003(04):19-44),其背部有獨一無二的紋理特征,這為利用深度學習對雙斑東方鲀個體進行特征提取提供了有利條件。
發明內容
本發明的目的在于針對現有的技術的上述不足,提供一種利用計算機視覺中的圖像分割技術獲得河豚魚個體圖像,繼而利用卷積神經網絡提取河豚魚特征用于個體識別的基于深度學習的河豚魚個體識別方法。
本發明包括如下步驟:
1)利用智能手機采集河豚魚圖片,并對采集到的河豚魚圖片進行預處理,包括河豚魚圖像掩膜標注以及數據增強;
2)在預處理完的河豚魚數據集上訓練圖像分割模型,得到訓練好的分割模型;
3)將用于河豚魚特征提取的河豚魚圖像送入訓練好的分割模型,并對分割得到的河豚魚圖像進行對齊;
4)訓練特征提取網絡,將對齊后的河豚魚圖像劃分成訓練集和驗證集,在訓練集上訓練特征提取網絡,得到可用于提取河豚魚特征的特征提取模型;
5)將用于測試的圖片放入訓練好的分割模型,分割結果對齊后送入訓練好的特征提取模型得到輸入圖片的特征向量,計算該特征向量與數據集中的河豚魚特征向量的距離,獲得輸入圖片中河豚魚個體信息。
在步驟1)中,所述對采集到的河豚魚圖片進行預處理的具體方法可為:
步驟1.1:使用標注工具將圖片中的河豚魚邊緣標注出來,然后將標注內容導出為json文件;
步驟1.2:對標注好的圖像進行圖像增強,使用方式有隨機銳度增強、隨機顏色增強、隨機對比度增強、隨機亮度增強、圖片融合,增強后一張標注圖片可以變為五張。
在步驟2)中,所述在預處理完的河豚魚數據集上訓練圖像分割模型的具體方法可為:
步驟2.1:將模型中的批歸一化層修改成組歸一化層,同時調整初始化內容,跳過批歸一化的初始化;
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