[發(fā)明專利]基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置及方法

在審

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• 申請日: 2023-04-17
• 公開（公告）號: CN116664910A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設計）人: 田斐;翟曉輝;周凱;唐振朝;熊倩;李莉;張林寶;張喆;陳海剛
• 申請（專利權）人: 中國水產科學研究院南海水產研究所;深圳市海洋發(fā)展研究促進中心
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G01B11/02;F16M11/04;F16M11/12;F16M11/18;F16M11/28;G06V10/75;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 佛山粵進知識產權代理事務所(普通合伙) 44463
• 代理人: 耿鵬

1.一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置，其特征在于：包括支撐底盤，所述支撐底盤上設置有兩根支撐柱，所述支撐柱的頂部通過鉸接機構與置物盤相鉸接，所述支撐底盤上還設置有推桿電機，所述推桿電機上的輸出端與伸縮桿的一端配合連接，所述伸縮桿的另一端與所述置物盤相連接；

所述置物盤上設置有三腳支撐架，所述三腳支撐架上設置有安裝盤，所述安裝盤上安裝有水平調節(jié)機構，所述三腳支撐架上還設置有電動伸縮桿，所述電動伸縮桿的末端固定連接有固定板，所述固定板上固定安裝有攝像機。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置，其特征在于：所述鉸接機構包括第一鉸接座與第二鉸接座，所述第一鉸接座與所述支撐柱固定連接，所述第二鉸接座與所述置物盤固定連接，所述第一鉸接座與第二鉸接座之間通過十字鉸接軸相鉸接。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置，其特征在于：所述水平調節(jié)機構包括第一水平儀與第二水平儀，且所述第一水平儀與第二水平儀的安裝關系為互相垂直關系。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置，其特征在于：所述支撐底盤上還安裝有中央處理器與無線控制器。

5.一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置的控制方法，應用于權利要求1-4任一項所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置，其特征在于，包括以下步驟：

通過大數(shù)據(jù)網絡獲取各種類游泳動物所對應的特性圖像，并對所述特性圖像進行歸類，得到歸類后的特性圖像，基于所述歸類后的特性圖像構建特性數(shù)據(jù)庫；

獲取待鑒別游泳動物的圖像，將所述待鑒別游泳動物的圖像進行圖像過濾與圖像分割處理，得到處理后的圖像；

對所述處理后的圖像進行特征提取，得到特征向量值，基于所述特征向量值對所述處理后的圖像進行二次處理，得到二次處理后的圖像；

將所述二次處理后的圖像導入所述特性數(shù)據(jù)庫中，基于所述特性數(shù)據(jù)庫中的特性圖像對所述二次處理后的圖像進行鑒別，得到待鑒別游泳動物的名稱類別；

預制不同種類游泳動物的測量規(guī)則，基于所述待鑒別游泳動物的名稱類別與測量規(guī)則得到待鑒別游泳動物所對應的體長。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置的控制方法，其特征在于，通過大數(shù)據(jù)網絡獲取各種類游泳動物所對應的特性圖像，并對所述特性圖像進行歸類，得到歸類后的特性圖像，基于所述歸類后的特性圖像構建特性數(shù)據(jù)庫，具體為：

根據(jù)游泳動物設置關鍵檢索詞，通過所述關鍵檢索詞對大數(shù)據(jù)網絡的相關資源數(shù)據(jù)進行檢索，基于所述相關資源數(shù)據(jù)檢索得到各種類游泳動物所對應的特性圖像；其中，所述特性圖像包括各游泳動物的輪廓特征信息、紋理特征信息與色差特征信息；

基于卷積神經網絡構建分類模型，將各種類游泳動物所對應的特性圖像導入所述分類模型中，通過全局注意力機制獲取各游泳動物所對應的特性圖像之間的注意力分數(shù)；

預設若干個注意力分數(shù)閾值范圍，將注意力分數(shù)處于同一注意力分數(shù)閾值范圍內的特性圖像歸為同一子類別，得歸類后的特性圖像；

構建數(shù)據(jù)庫，并將不同子類別的特性圖像分別映射到所述數(shù)據(jù)庫的不同空間中，得到特性數(shù)據(jù)庫。

7.根據(jù)權利要求5所述的一種基于人工智能的游泳動物多參數(shù)測量裝置的控制方法，其特征在于，獲取待鑒別游泳動物的圖像，將所述待鑒別游泳動物的圖像進行圖像過濾與圖像分割處理，得到處理后的圖像，具體為：

通過攝像機拍攝置物盤中待鑒別游泳動物的圖像，對所述待鑒別游泳動物的圖像進行色彩提取，得到待鑒別游泳動物的RGB圖像，獲取RGB圖像中各顏色通道的分量值，并將各顏色通道的分量值映射到HSV顏色空間中；

根據(jù)待鑒別游泳動物在HSV顏色空間中的顏色特性，對HSV顏色空間中的色調、飽和度與明度進行中值濾波處理，得到一次過濾后的圖像；將所述一次過濾后的圖像進行形態(tài)學濾波處理，得到二次過濾后的圖像；

對所述二次處理后的圖像進行特征匹配處理，得到若干特征匹配點，基于若干特征匹配點與分水嶺算法對所述二次處理后的圖像進行圖像分割處理，得到處理后的圖像。