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申请/专利权人：山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心);烟台大学

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，系统和设备，该识别方法将待识别水下图像进行图像增强处理后，进行直方图均衡化和去模糊处理，以消除水下图像模糊问题，并将得到的第二水下图像进行坐标注意力等操作处理，以关注水下图像的目标所在重要区域信息，接着将特征图像的低级特征图和高级特征图进行融合，综合利用不同层次的特征信息，得到关键信息丰富，便于目标检测的特征融合图，提高识别结果的准确度和效率。

主权项：1.一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取待识别水下图像，所述待识别水下图像经图像增强处理，得到第一水下图像；所述图像增强的操作之后，还包括去噪处理；所述图像增强的操作具体为：所述待识别水下图像经对比度增益和亮度增益处理，得到增益图像；预设像素值范围，若所述增益图像中某一位置的像素值超过像素值范围的最大值，将所述某一位置的像素值调整为所述最大值；若所述增益图像中某一位置的像素值小于像素值范围的最小值，将所述某一位置的像素值调整为所述最小值；S2、所述第一水下图像经直方图均衡化和去模糊处理，得到第二水下图像；所述直方图均衡化的操作具体为：所述第一水下图像经分割处理，得到若干个连续非重叠的子块；获取所有子块的灰度直方图，得到灰度直方图集；所述灰度直方图集经线性插值处理，得到灰度级别总数；基于所述第一水下图像的像素总数，以及所述灰度级别总数，得到期望均值；得到期望均值的操作具体为：获取第一水下图像的像素总数，利用公式：期望均值=像素总数灰度级别总数，得到期望均值；基于所述期望均值，调整所述第一水下图像中每个位置的灰度级别后，执行所述去模糊处理的操作；具体为：遍历所述第一水下图像中每个位置的像素和灰度级别，得到每个位置的期望值，通过调整每个位置的灰度级别，使得每个位置期望值和期望均值相等；S3、所述第二水下图像依次经标准卷积、1×1卷积、3×3卷积、坐标注意力处理、1×1卷积、平均池化和全连接处理，得到特征图像；获取所述特征图像的低级特征图和高级特征图，经特征融合处理，得到特征融合图；所述3×3卷积和坐标注意力处理的操作之间，还包括空间注意力处理，所述空间注意力处理的结果与所述坐标注意力处理的结果，经自适应融合后，依次执行所述1×1卷积、平均池化和全连接处理的操作；所述空间注意力处理的操作具体为：经所述3×3卷积处理后的图像，分别经全局最大池化和全局平均池化，得到第一张量和第二张量；所述第一张量和第二张量经拼接，进行扩张卷积，经权重分配后，与所述坐标注意力处理的结果进行自适应融合处理；S4、所述特征融合图经目标检测处理，得到三疣梭子蟹识别结果；所述目标检测处理的操作具体为：所述特征融合图经边界框回归处理，得到检测框集；所述检测框集经特征提取后，与特征数据库进行匹配和概率生成，得到含有多个检测框，每个检测框含有多个分类结果概率的检测框概率集图；获取所述检测框概率集图的置信度，保留同一检测区域内，置信度最高的检测框，得到最优检测框图；获取所述最优检测框图中，每个检测框的分类概率最大值，得到三疣梭子蟹识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) 烟台大学 基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，系统和设备