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申请/专利权人：嘉兴学院
摘要：本发明公开了一种基于运动检测的罗氏沼虾早期染病鉴定方法，涉及深度学习技术领域。本发明提供的方法通过获取罗氏沼虾样本中各个罗氏沼虾的运动视频并进行预设数量关键帧图像的抽取，对各关键帧图像中罗氏沼虾所处位置及区域进行标注，将标注好的各关键帧图像按时间顺序导入初始化的YOLO‑V7神经网络模型进行训练得到罗氏沼虾运动预测神经网络模型，通过罗氏沼虾运动预测神经网络模型获取各个罗氏沼虾对应的连续位置坐标并生成对应攀爬轨迹矢量图，再根据罗氏沼虾运动预测神经网络模型获取待检测罗氏沼虾对应的待检攀爬轨迹矢量图，根据待检攀爬轨迹矢量图与其他罗氏沼虾攀爬轨迹矢量图的匹配程度来确定健康状态，实现对早期染病罗氏沼虾的精确鉴定。
主权项：1.一种基于运动检测的罗氏沼虾早期染病鉴定方法，其特征在于，所述方法包括：S10：获取罗氏沼虾样本，所述罗氏沼虾样本包括未染病罗氏沼虾和染病罗氏沼虾；S20：获取所述罗氏沼虾样本中各个罗氏沼虾的运动视频；对于每个罗氏沼虾对应的运动视频，通过视频编辑器对所述运动视频进行预设数量关键帧图像的抽取，再采用标注工具对各个关键帧图像中罗氏沼虾所处位置及区域进行标注；S30：将标注好的各个关键帧图像按时间顺序导入初始化的YOLO-V7神经网络模型进行训练，训练过程中预设超参数并进行迭代优化，得到训练好的罗氏沼虾运动预测神经网络模型，所述罗氏沼虾运动预测神经网络模型用于预测罗氏沼虾在后续预设连续时间点的位置坐标；S40：通过所述罗氏沼虾运动预测神经网络模型获取各个罗氏沼虾对应的连续位置坐标，对于每个罗氏沼虾，根据所述连续位置坐标生成对应的攀爬轨迹矢量图并存储；S50：将待检测罗氏沼虾对应的各个关键帧图像按时间顺序输入至所述罗氏沼虾运动预测神经网络模型，输出得到所述待检测罗氏沼虾在后续预设连续时间点的位置坐标，并生成得到对应的待检攀爬轨迹矢量图，根据所述待检攀爬轨迹矢量图与未染病罗氏沼虾对应的各个攀爬轨迹矢量图及染病罗氏沼虾对应的各个攀爬轨迹矢量图的匹配程度确定所述待检测罗氏沼虾的健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 嘉兴学院 一种基于运动检测的罗氏沼虾早期染病鉴定方法
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