[發明專利]基于圖像識別的養殖魚監控方法及系統

在審

• 申請號: 202010564646.8
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111738139A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 張宇雷;張海耿;張瑜霏;黃璐瑤
• 申請（專利權）人: 中國水產科學研究院漁業機械儀器研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 王一琦

1.一種基于圖像識別的養殖魚監控方法，其特征在于，所述養殖魚監控方法包括：

構建并訓練YOLO網絡模型，獲取死魚識別模型權重；

采集若干所述養殖魚圖像，并將若干所述養殖魚圖像拼接為完整的養殖魚圖像；

在已訓練的所述YOLO網絡模型中調取所述死魚識別模型權重并輸入所述完整的養殖魚圖像進行實時檢測，將實時檢測結果存儲于存儲設備中；

在圖像界面顯示所述實時檢測結果并計算所述養殖魚的存活率，和/或上傳云端數據庫。

2.如權利要求1所述的養殖魚監控方法，其特征在于，在構建所述YOLO網絡模型之前還包括對目標養殖魚圖像的圖像收集，圖像處理及形成樣本訓練集，所述圖像處理包括先對所述目標養殖魚圖像進行物理圖像處理，再進行特征圖像處理。

3.如權利要求1所述的養殖魚監控方法，其特征在于，構建所述YOLO網絡模型之后，使用圖像數據集對所述YOLO網絡模型中的殘差卷積網絡進行物體分類訓練。

4.如權利要求3所述的養殖魚監控方法，其特征在于，使用圖像數據集對所述YOLO網絡模型中的殘差卷積網絡進行物體分類訓練之后，還包括使用樣本訓練集對已訓練的所述YOLO網絡模型再訓練，所述樣本訓練集包括目標活魚圖像和目標死魚圖像。

5.如權利要求1所述的養殖魚監控方法，其特征在于，由若干攝像頭采集若干所述養殖魚圖像拼接成所述完整的養殖魚圖像，所述若干攝像頭分為水面攝像頭組和水下攝像頭組。

6.如權利要求1所述的養殖魚監控方法，其特征在于，所述實時檢測結果包括：將在所述完整的養殖魚圖像中檢測到的活養殖魚圖像框住，標注對應的活養殖魚標簽后存儲于所述存儲設備中，從而得到活養殖魚數量。

7.如權利要求6所述的養殖魚監控方法，其特征在于，所述實時檢測檢測結果還包括：將在所述完整的養殖魚圖像中檢測到的死養殖魚圖像框住，標注對應的死養殖魚標簽后存儲于所述存儲設備中，從而得到死養殖魚數量。

8.一種用于實現權利要求1所述的養殖魚監控方法的養殖魚監控系統，其特征在于，所述養殖魚監控系統包括：

目標圖像采集處理模塊，用于對所述目標養殖魚圖像進行采集，處理并按一定格式輸出；

圖像數據集模塊，對所述YOLO網絡模型中的殘差卷積網絡進行訓練得到部分訓練的所述YOLO網絡模型；

樣本訓練集模塊，對進行部分訓練后的所述YOLO網絡模型再訓練，獲取死魚識別模型權重；

圖像采集與合成模塊，多角度采集若干所述養殖魚圖像并拼接為所述完整的養殖魚圖像；

YOLO網絡模型，訓練后的所述YOLO網絡模型用于實現實時養殖狀況監控；以及，

輸出模塊，用于將存儲于存儲設備中的數據輸出至圖像界面和/或上傳至云端數據庫。