[發(fā)明專利]基于圖像識(shí)別的養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010564646.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-19
• 公開（公告）號(hào): CN111738139A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張宇雷;張海耿;張瑜霏;黃璐瑤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院漁業(yè)機(jī)械儀器研究所
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31227
• 代理人: 王一琦

本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法，所述養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法包括：構(gòu)建并訓(xùn)練YOLO網(wǎng)絡(luò)模型，獲取死魚識(shí)別模型權(quán)重，采集若干所述養(yǎng)殖魚圖像，并將若干所述養(yǎng)殖魚圖像拼接為完整的養(yǎng)殖魚圖像，在已訓(xùn)練的所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型中調(diào)取所述死魚識(shí)別模型權(quán)重并輸入所述完整的養(yǎng)殖魚圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，將實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)于存儲(chǔ)設(shè)備中，在圖像界面顯示所述實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果并計(jì)算所述養(yǎng)殖魚的存活率，和/或上傳云端數(shù)據(jù)庫(kù)，所述方法及系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控養(yǎng)殖魚在養(yǎng)殖池水面和水底的生存狀況，并可以速度更快，準(zhǔn)確度更高，更加智能的實(shí)時(shí)監(jiān)控養(yǎng)殖魚的生存狀態(tài)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖中監(jiān)控養(yǎng)殖品生存狀態(tài)的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)中，在工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)過程中，養(yǎng)殖品的生存狀態(tài)監(jiān)控通常是由養(yǎng)殖戶人工巡池完成的，而養(yǎng)殖戶的時(shí)間有限，一天通常只巡池兩次左右，而在非巡池時(shí)間段養(yǎng)殖品的生存狀態(tài)就不得而知了。養(yǎng)殖場(chǎng)為了節(jié)約人工成本，會(huì)在車間頂部安裝攝像頭來監(jiān)控車間養(yǎng)殖狀況，但是攝像頭往往不能全面覆蓋養(yǎng)殖池而且也只能發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖池水面的狀況，水底是否有異常情況是不清楚的。

因此，不管是視頻監(jiān)控還是巡池都需要人為的看守，而且池底的情況難以觀察。所以，如何設(shè)計(jì)一種可以實(shí)時(shí)監(jiān)控養(yǎng)殖池水面和水底養(yǎng)殖狀況的水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)并且更快捷、更智能、更準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖品生存狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控是目前亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何實(shí)時(shí)監(jiān)控養(yǎng)殖魚在養(yǎng)殖池水面和水底的狀況并且如何更快捷、更智能、更準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)監(jiān)控養(yǎng)殖魚的生存狀態(tài)，提供一種基于圖像識(shí)別的養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題：

一種基于圖像識(shí)別的養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法，所述養(yǎng)殖魚監(jiān)控方法包括：

構(gòu)建并訓(xùn)練YOLO網(wǎng)絡(luò)模型，獲取死魚識(shí)別模型權(quán)重；

采集若干所述養(yǎng)殖魚圖像，并將若干所述養(yǎng)殖魚圖像拼接為完整的養(yǎng)殖魚圖像

在已訓(xùn)練的所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型中調(diào)取所述死魚識(shí)別模型權(quán)重并輸入所述完整的養(yǎng)殖魚圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，將實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)于存儲(chǔ)設(shè)備中；

在圖像界面顯示所述實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果并計(jì)算所述養(yǎng)殖魚的存活率，和/或上傳云端數(shù)據(jù)庫(kù)。

較佳地，在構(gòu)建所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型之前還包括對(duì)目標(biāo)養(yǎng)殖魚圖像的圖像收集，圖像處理及形成樣本訓(xùn)練集，所述圖像處理包括先對(duì)所述目標(biāo)養(yǎng)殖魚圖像進(jìn)行物理圖像處理，再進(jìn)行特征圖像處理。

較佳地，構(gòu)建所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型之后，使用圖像數(shù)據(jù)集對(duì)所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型中的殘差卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行物體分類訓(xùn)練。

進(jìn)一步地，使用圖像數(shù)據(jù)集對(duì)所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型中的殘差卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行物體分類訓(xùn)練之后，還包括使用樣本訓(xùn)練集訓(xùn)練所述YOLO網(wǎng)絡(luò)模型，所述樣本訓(xùn)練集包括目標(biāo)活魚圖像和目標(biāo)死魚圖像。

較佳地，由若干攝像頭采集若干所述養(yǎng)殖魚圖像拼接成所述完整的養(yǎng)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。

較佳地，所述實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果包括：將在所述完整的養(yǎng)殖魚圖像中檢測(cè)到的活養(yǎng)殖魚圖像框住，標(biāo)注對(duì)應(yīng)的活養(yǎng)殖魚標(biāo)簽后存儲(chǔ)于存儲(chǔ)設(shè)備中，從而得到活養(yǎng)殖魚數(shù)量。

進(jìn)一步地，所述實(shí)時(shí)檢測(cè)檢測(cè)結(jié)果還包括：將在所述完整的養(yǎng)殖魚圖像中檢測(cè)到的死養(yǎng)殖魚圖像框住，標(biāo)注對(duì)應(yīng)的死養(yǎng)殖魚標(biāo)簽后存儲(chǔ)于存儲(chǔ)設(shè)備中，從而得到死養(yǎng)殖魚數(shù)量。

一種養(yǎng)殖魚監(jiān)控系統(tǒng)，所述養(yǎng)殖魚監(jiān)控系統(tǒng)包括：

目標(biāo)圖像采集處理模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)養(yǎng)殖魚圖像進(jìn)行采集，處理并按一定格式輸出；