公开(公告)号：CN112465803B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202011458021.X

申请日：2020-12-11

Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 李冀 ,  秦子钦 ,  王中帅 ,  罗笑南

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06T5/90 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种结合图像增强的水下海参检测方法，步骤为：1）对获取的水下海参图像进行人工标注，得到标注后的图像；2）将标注后的海参图像转换成VOC2007格式数据，得到标注后的数据；3）获取海参图像并对图像进行预处理，得到增强的图像；4）使用k均值聚类算法将检测网络yolov4网络模型的先验框修改为对应的尺度，再将对应最大和最小的尺度取平均值替换中间值；5）对需要识别的图像进行预处理，得到增强的图像；6）将标注后的数据和预处理得到的图像作为训练数据，对网络模型训练，得到训练后的模型；7）将增强后的图像输入训练完成后的模型中对图像进行识别。该方法通过图像增强提高水下图像清晰度，减小对海参的识别难度。

公开(公告)号：CN112465803A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011458021.X

申请日：2020-12-11

Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 李冀 ,  秦子钦 ,  王中帅 ,  罗笑南

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种结合图像增强的水下海参检测方法，步骤为：1）对获取的水下海参图像进行人工标注，得到标注后的图像；2）将标注后的海参图像转换成VOC2007格式数据，得到标注后的数据；3）获取海参图像并对图像进行预处理，得到增强的图像；4）使用k均值聚类算法将检测网络yolov4网络模型的先验框修改为对应的尺度，再将对应最大和最小的尺度取平均值替换中间值；5）对需要识别的图像进行预处理，得到增强的图像；6）将标注后的数据和预处理得到的图像作为训练数据，对网络模型训练，得到训练后的模型；7）将增强后的图像输入训练完成后的模型中对图像进行识别。该方法通过图像增强提高水下图像清晰度，减小对海参的识别难度。