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公开(公告)号：CN113349111A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110573916.6
申请日：2021-05-25
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种用于水产养殖物的动态投喂方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取水产养殖物的摄食图像；将所述摄食图像输入至经训练的多任务模型中，得到对应所述水产养殖物的抢食程度和残饵数量，其中所述多任务模型是基于抢食程度分类网络和残饵计数网络构建的；以及根据所述抢食程度和所述残饵数量动态地调控投喂过程。通过本发明可以解决现有水产养殖物投喂方法中存在的动态调整性弱、适应性差、精度低的问题，实现对水产养殖物的科学、合理、精准投喂。
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公开(公告)号：CN111415304A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010121157.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于级联深度网络的水下视觉增强方法和装置，该方法包括：确定水下退化图像；将所述水下退化图像输入水下图像增强模型，输出对应于所述水下退化图像的增强图像；其中，所述水下图像增强模型是基于样本水下退化图像和对应于各样本水下退化图像的增强图像标签进行训练后得到的，所述水下图像增强模型采用两级卷积神经网络建立的网络训练，每级卷积神经网络由5个卷积层和3个密集连接层组成。本发明实施例提供的方法和装置，实现了水下图像增强建模的准确性的提高，也提高了水下图像增强的效果。
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公开(公告)号：CN113628182B
公开(公告)日：2024-04-26
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：CN114998375B
公开(公告)日：2025-01-28
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：CN115497026A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211177642.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/40 , G06Q50/02 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种基于鱼群摄食活动量化的精准投喂方法、系统及装置，涉及图像分析处理和动物行为分析领域。所述精准投喂方法包括：获取鱼群活动视频库，包括鱼群非摄食视频集和鱼群摄食视频集；利用鱼群非摄食视频集，基于深度无监督学习，构建鱼群摄食活动量化模型，对鱼群摄食活动进行连续的量化分析；根据连续的鱼群摄食活动指数和检测阈值判断当前的鱼群是否正在摄食，根据判断结果自适应的调控投喂量。本发明通过引入深度无监督学习，可以在无需数据标注的情况下实现鱼群摄食活动的连续量化，并基于连续量化值实现了鱼群智能化的精准投喂，可以有效保证鱼群摄食福利，避免饵料浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592896A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010366856.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了基于图像处理的鱼类投喂方法、系统、设备及存储介质。本发明实施例先获取当前鱼类运动图像；根据当前鱼类运动图像进行目标跟踪，以记录鱼类运动轨迹；根据鱼类运动轨迹确定鱼类运动参数；根据鱼类运动参数确定鱼类饥饿状态；根据鱼类饥饿状态确定当前投喂行为，以对鱼类进行饲料投喂。明显地，本发明实施例可根据鱼类的当前实际行为作为参量来精准地确定当前投喂行为，如此能够对不同养殖环境下的不同养殖鱼类灵活地提供可行的精准投喂策略，投喂行为更加智能化更加精准，解决了无法较为精确进行鱼类投喂的技术问题。
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公开(公告)号：CN112712518B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110042025.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种鱼类计数方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：从不同角度采集水产系统中鱼类的单角度图像；将采集的多个所述单角度图像进行全景拼接以获取所述水产系统的全景图像；将所述全景图像输入到鱼类计数模型中以输出鱼类密度图，其中所述鱼类计数模型是通过样本全景图像和对应的样本鱼类密度图训练得到的；以及基于输出的所述鱼类密度图计算总鱼类数目。该方法可以准确计数鱼类的数目。
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公开(公告)号：CN113592896B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202010366856.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/246 , G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , H04N7/18 , A01K61/80
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了基于图像处理的鱼类投喂方法、系统、设备及存储介质。本发明实施例先获取当前鱼类运动图像；根据当前鱼类运动图像进行目标跟踪，以记录鱼类运动轨迹；根据鱼类运动轨迹确定鱼类运动参数；根据鱼类运动参数确定鱼类饥饿状态；根据鱼类饥饿状态确定当前投喂行为，以对鱼类进行饲料投喂。明显地，本发明实施例可根据鱼类的当前实际行为作为参量来精准地确定当前投喂行为，如此能够对不同养殖环境下的不同养殖鱼类灵活地提供可行的精准投喂策略，投喂行为更加智能化更加精准，解决了无法较为精确进行鱼类投喂的技术问题。
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公开(公告)号：CN112712518A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110042025.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种鱼类计数方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：从不同角度采集水产系统中鱼类的单角度图像；将采集的多个所述单角度图像进行全景拼接以获取所述水产系统的全景图像；将所述全景图像输入到鱼类计数模型中以输出鱼类密度图，其中所述鱼类计数模型是通过样本全景图像和对应的样本鱼类密度图训练得到的；以及基于输出的所述鱼类密度图计算总鱼类数目。该方法可以准确计数鱼类的数目。
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公开(公告)号：CN111882555B
公开(公告)日：2024-03-12
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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