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公开(公告)号：CN114998375A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210670751.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于实例分割的活体鱼重量估计方法及系统，属于图像处理技术领域，活体鱼重量估计方法包括：获取样本数据集；基于ResNet、PAN、SOLO神经网络及注意力机制，构建CAM‑SOLO神经网络；根据样本数据集，对CAM‑SOLO神经网络进行训练，得到分割网络模型；基于分割网络模型，根据待识别活体鱼图像，确定待识别活体鱼图像中各活体鱼的轮廓；根据待识别活体鱼图像中各活体鱼的轮廓，确定目标活体鱼及所述目标活体鱼的周长；基于周长‑重量预测模型，根据目标活体鱼的周长，确定所述目标活体鱼的重量，提高了对活体鱼重量估计的精准度。
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公开(公告)号：CN113628182A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110886695.8
申请日：2021-08-03
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采集待测鱼类的水下双目视频；确定待测鱼类的水下双目视频中各帧图像的鱼类弯曲度，并提取鱼类弯曲度小于预设弯曲度阈值的图像作为测量帧；对测量帧进行前景分割，获得待测鱼类的轮廓特征，并获取测量帧对应的视差图；将轮廓特征与视差图进行匹配，并计算待测鱼类的周长；将周长输入周长‑重量估计模型，得到待测鱼类的重量估计结果。本发明提供的鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取视频中适合鱼类尺寸参数估计的测量帧，可以降低鱼类身体弯曲度对周长‑重量估计模型精度的影响，从而更准确、高效的对鱼类重量进行估计。
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公开(公告)号：CN111882555A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010792774.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及水下检测技术领域，公开了一种基于深度学习的网衣检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标网衣图像和目标网衣视频；根据目标网衣图像对预设检测模型进行训练，获得待处理检测模型，并获取各卷积层中的卷积核，根据卷积核的L1范数对卷积核进行修剪，获得目标检测模型；对目标网衣视频进行关键帧划分，获得关键帧和非关键帧，进而获得输出图像；检测输出图像中的破损目标和附着物目标，统计破损目标数量和附着物目标数量，并生成密度热力图，将密度热力图作为网衣检测结果，从而根据目标网衣图像和目标网衣视频检测网衣的破损目标和附着物目标，获得高精度的网衣检测结果，降低大围网的检测难度。
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