[發明專利]一種魚苗計數物聯設備及魚苗情況統計方法在審
| 申請號: | 202111120218.7 | 申請日: | 2021-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN113793350A | 公開(公告)日: | 2021-12-14 |
| 發明(設計)人: | 李偉;王悅;王春;陳誠;劉康;邰偉鵬 | 申請(專利權)人: | 安徽工大信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/12 | 分類號: | G06T7/12;G06T7/13;G06T5/00;G06K9/22;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 魚苗 計數 設備 情況 統計 方法 | ||
本發明公開了一種魚苗計數物聯設備及魚苗情況統計方法,屬于物聯技術領域。物聯設備包括箱體和電源盒,同時,包括遠程連接的統計單元;電源盒為箱體提供電源,箱體上設置有采集單元、識別單元和控制單元:采集單元設置在箱體內的底部,用于盛放待測魚苗;識別單元設置在箱體內的頂部,用于對采集單元內的魚苗進行拍攝;控制單元連接識別單元,用于控制識別單元工作并獲取其拍攝的魚苗圖像,同時輸出統計單元的處理結果;統計單元為遠程服務器,通過互聯網絡連接控制單元,用于對魚苗圖像進行處理并得到魚苗活魚個數、死魚個數以及魚苗周期。設計本發明的物聯設備解決魚苗圖像實時采集、互聯網傳輸,深度學習識別魚苗。
技術領域
本發明屬物聯技術領域,具體地說,涉及一種魚苗計數物聯設備及魚苗情況統計方法。
背景技術
在中國,大規模模塊化養殖是解決市場需求的必然選擇。傳統魚苗計數是基于人工統計或者經驗稱重。近些年,人工智能和深度學習蓬勃發展,智能化在越來越多領域得到應用,新型魚苗計數器必然代替傳統魚苗計數方法,成為各養殖戶在魚苗統計方面的首選。
魚苗個體非常小,長度大約在2-4.5cm。魚苗的單價按條計算,并且價格和魚苗的品種質量有關。傳統魚苗的統計需要手工清點或者按重量估計數量。這樣大大加重了魚苗銷售商的時間成本和人工成本。傳統計數還可能導致魚苗的死亡,增加了銷售成本。
經檢索,中國專利,一種基于機器視覺和深度學習的魚苗便攜式計數器(申請公開日:2019年3月22日;申請號:201811197077.7),該方案的計數器包括控制箱和魚苗計數箱;控制箱位于魚苗計數箱上,控制箱內設有控制板、顯示操作屏,控制箱底面裝有夜視魚眼廣角攝像頭,魚苗計數箱內設有魚苗計數盤和排水墊座,魚苗計數盤設于排水墊座上,魚苗計數盤側面開有限位排水口,可使所測種類魚苗無法上下迭置,排水墊座表面設有排水孔,排水墊座將魚苗計數盤抬高以防水回流至魚苗計數盤內。在獲得魚苗圖像流后對魚苗圖像進行超分辨率重建,再利用深度卷積生成式對抗網絡進行快速粗分割,最后進行精準語義分割,提取魚苗輪廓,統計數量。但是,該專利的計數器設備的控制板沒有互聯網通信功能,不能和云服務器實時交互,該設備也沒有語音播放、語音識別功能。圖像識別采用傳統圖像處理算法,對圖像進行區域網格分隔,提取輪廓,無法識別死魚。
基于上述專利的不足,申請人于2021年5月7日公開了一種基于深度學習的魚苗計數方法,該方法為:采集魚苗圖像,并對魚苗圖像進行標記得到標記圖像;然后對標記圖像進行縮放處理,使得所有的標記圖像尺寸相同,再根據標記圖像制作訓練數據集;而后利用訓練數據集對YOLOv3神經網絡模型進行迭代訓練得到優化模型;之后利用優化模型對重新采集的魚苗圖像進行識別并統計魚苗的數量。但是,在拍攝的魚苗圖片中發現存在死魚苗的現象,該專利沒有識別死魚;在拍攝魚苗圖片時,存在拍攝不全,圖片變形情況,該專利沒有對采集圖像做預處理操作,存在計數不準確的情況。
中國專利,一種基于圖像處理的魚苗計數器(申請公開日:2016年12月7日;申請號:201610595125.2),該方案包括放置魚苗的計數箱,所述計數箱的上方設有攝像裝置,所述攝像裝置連接有計算機,所述計數箱的底板設有若干進水口,所述計數箱的側壁上設有至少一個溢流口,若干所述進水口在計數箱內形成若干豎直向上的水流。該發明的計數箱內均勻密布著豎直向上的水流,在水流作用下,魚苗會均勻平鋪在水面一層,不會出現魚苗聚團的現象,少量魚苗發生重疊時,其重疊部位也只占魚苗身體的小部分,在此基礎上,基于圖像處理的魚苗計數器配以適當的算法補償就可精確統計出計數箱內的魚苗數量。但是,該專利沒有實現死魚和活魚的區分;專利中通過統計魚苗像素點個數計算魚苗個數存在缺陷,因為,魚苗個頭大小區別很大,像素點個數的數量差別很大,甚至是倍數關系,所以不甚準確。
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