[發明專利]一種魚體模型確定方法及系統

有效

• 申請號: 202110834074.5
• 申請日: 2021-07-23
• 公開（公告）號: CN113487728B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 段明;米湘媛;張東旭;李倩;石敏;趙銀君;胡海濤;朱登明
• 申請（專利權）人: 中國科學院水生生物研究所
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T19/20
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 楊媛媛

本發明公開了一種魚體模型確定方法及系統。所述方法，包括：獲取各個魚體的魚體圖像數據和魚體三維掃描數據；根據魚體圖像數據構建魚體三維模板模型；采用魚體三維模板模型對魚體三維掃描數據進行網格注冊，得到魚體三維網格模型，并由各個魚體的魚體三維網格模型構建魚類網格數據集；魚類網格數據集中所有的魚體三維網格模型的拓撲結構均相同；采用主成分分析法對魚類網格數據集中的各魚體三維網格模型進行參數化建模，生成各個魚體的魚體三維網格參數化模型。本發明實現了魚體三維模型的構建，能夠對魚類生長變化進行全面的分析，對魚類物種進行精細識別。

技術領域

本發明涉及魚類形態學領域，特別是涉及一種魚體模型確定方法及系統。

背景技術

近年來，水產養殖業迅速發展，為居民生活水平的提高做出了重要貢獻。魚類是水生態系統中重要的生物物種，對水生生態系統的物質循環與能量流動起著關鍵作用。

傳統魚類養殖中魚類生長變化的研究主要有兩種方法：第一種依賴于養殖人經驗判斷，有經驗的養殖人看到一條魚后，根據它的體型基本上就能確定這條魚處于的一個生長階段，但這種方法不能構建出魚類的生長變化模型且需要養殖人長期積累的養殖經驗。還有一種是通過手工等手段得到魚的體重和體長，再以體重和體長為參數去擬合一個生長函數，量化出一個簡單的魚類的生長模型，但這種方法需人工進行魚類生長過程中體長和體重參數測量，導致人力成本的增加，而且，僅通過體長和體重等二維參數，不能對魚類生長變化進行全面的分析。例如，一些近緣種的外形特征非常相似，傳統的基礎二維形態學特征的變化范圍存在重疊，以二維形態學信息區分魚類物種依舊存在不足之處，不能實現對魚類物種的精細識別。

發明內容

基于此，本發明實施例提供一種魚體模型確定方法及系統，以構建魚體三維模型，在后續的過程中，實現對魚類生長變化的全面分析，實現對魚類物種的精細識別。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種魚體模型確定方法，包括：

獲取各個魚體的魚體圖像數據和魚體三維掃描數據；

根據所述魚體圖像數據構建魚體三維模板模型；

采用所述魚體三維模板模型對所述魚體三維掃描數據進行網格注冊，得到魚體三維網格模型，并由各個魚體的所述魚體三維網格模型構建魚類網格數據集；所述魚類網格數據集中所有的所述魚體三維網格模型的拓撲結構均相同；

采用主成分分析法對所述魚類網格數據集中的各魚體三維網格模型進行參數化建模，生成各個魚體的魚體三維網格參數化模型。

可選的，所述采用所述魚體三維模板模型對所述魚體三維掃描數據進行網格注冊，得到魚體三維網格模型，具體包括：

采用剛性注冊算法對所述魚體三維掃描數據和所述魚體三維模板模型進行坐標轉換和縮放變換，得到轉換后的魚體三維掃描數據和變換后的魚體三維模板模型；

采用非剛性迭代最近點算法，以所述轉換后的魚體三維掃描數據中的每個頂點的位置為約束，以所述變換后的魚體三維模板模型中的點與所述轉換后的魚體三維掃描數據中對應的點的誤差最小為目標，對所述變換后的魚體三維模板模型進行仿射變換，得到魚體三維網格模型。

可選的，所述采用剛性注冊算法對所述魚體三維掃描數據和所述魚體三維模板模型進行坐標轉換和縮放變換，得到轉換后的魚體三維掃描數據和變換后的魚體三維模板模型，具體包括：

將所述魚體三維掃描數據轉換到所述魚體三維模板模型的坐標系下，得到轉換后的魚體三維掃描數據；

采用縮放模板縮放所述魚體三維模板模型，使所述魚體三維模板模型與相應的魚體三維掃描坐標轉換數據的大小相匹配，得到變換后的魚體三維模板模型。

可選的，在所述采用所述魚體三維模板模型對所述魚體三維掃描數據進行網格注冊，得到魚體三維網格模型之前，還包括：