龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：大连民族大学
摘要：本发明公开了一种双阶段鱼类摄食行为判别方法及系统，涉及智慧渔业技术领域，首先基于鱼类俯拍视频，以养殖池为整体，将单体鱼看作整体中的关键点，建立可重参数化的多尺度目标检测模型，获得精准单体鱼位置信息，将原始鱼类摄食视频转化为由单体鱼位置组成的鱼群分布数据，解决原始视频数据需处理大量数据，冗余信息多，且图像背景和水面反射噪声对算法准确性影响问题。同时，解偶目标检测模型训练与推理过程，使用复杂网络训练，保证检测精度，利用简化模型推理，提升推理速度；然后，基于所得鱼群空间分布数据，设计轻量化识别模型，提取不同摄食状态下鱼群分布特征，实现对鱼类摄食状态的准确判别。
主权项：1.一种双阶段鱼类摄食行为判别方法，其特征在于，所述方法包括目标检阶段和目标识别阶段；所述目标检测阶段将原始鱼类摄食视频转化为由单体鱼位置组成的鱼群分布数据，包括以下步骤：获取鱼类俯拍视频；基于所述鱼类俯拍视频，以养殖池为整体，将单体鱼看作整体中的关键点，建立并训练基于改进YOLOv8n的可重参数化的多尺度目标检测模型；所述改进包括：YOLOv8n中的特征提取模块采用可重参数的多尺度特征提取模块，所述可重参数的多尺度特征提取模块，包括：第一卷积、数据分块、第一重参数化卷积、拼接操作、第二卷积依次连接，第二重参数化卷积位于第一重参数化卷积和拼接操作之间，第三重参数化卷积位于第二重参数化卷积和拼接操作之间，第一卷积的输出端与拼接操作的输入端连接；基于训练好的所述多尺度目标检测模型获得精准单体鱼位置信息，将所述鱼类摄食视频转化为由单体鱼位置组成的鱼群分布数据；所述目标识别阶段基于所得鱼群空间分布数据，提取不同摄食状态下鱼群分布特征，实现对鱼类摄食状态的准确判别，包括以下步骤：基于所得鱼群空间分布数据，设计轻量化识别模型；所述轻量化识别模型包括：一个卷积、四个残差层和一个分类层；其中每个残差层包括两个残差块，每个残差块的结构包括：多个卷积和一个跳过连接；基于所述轻量化识别模型提取不同摄食状态下鱼群分布特征，实现对鱼类摄食状态的准确判别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 一种双阶段鱼类摄食行为判别方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号