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申请/专利权人：浙江省农业科学院

摘要：本发明提供一种基于YOLOv3‑Lite的混养鱼群行为检测的方法、装置及系统，该方法包括：分别获取不同养殖环境下的鱼群影像；对所述鱼群影像进行预处理，得到第一鱼群图像；将所述第一鱼群图像输入目标网络模型得到鱼群行为检测结果，其中，所述目标网络模型通过将所述第一鱼群图像输入初始网络模型进行训练获得。本发明使用图像增强、降噪、增广等技术对获取影像进行预处理，以提高成像质量、丰富训练集信息；基于改进YOLOv3‑Lite网络对上述影像数据集进行训练，建立鱼群行为检测模型，从而实现快速、低成本混养鱼群行为检测的方法。

主权项：1.一种基于YOLOv3-Lite的混养鱼群行为检测的方法，其特征在于，包括：分别获取不同养殖环境下的鱼群影像；对所述鱼群影像进行预处理，得到第一鱼群图像；将所述第一鱼群图像输入目标网络模型得到鱼群行为检测结果，其中，所述目标网络模型通过将所述第一鱼群图像输入初始网络模型进行训练获得；所述分别获取不同养殖环境下的鱼群影像，包括：通过设置饥饿程度、含氧量条件得到不同养殖环境；将多种鱼类放置于所述养殖环境进行饲养，并获取不同养殖环境下对应的鱼群影像；对所述鱼群影像进行预处理，得到第一鱼群图像，包括：通过对所述鱼群影像进行数据增强、数据降噪以及数据增广处理得到所述第一鱼群图像；在将所述第一鱼群图像输入目标网络模型得到鱼群行为检测结果之前，还包括：构建所述初始网络模型，其中所述初始网络模型包括改进主干网络结构、改进池化网络结构和改进损失函数，其中，所述改进主干网络结构用于将输入的所述第一鱼群图像进行扩展信道维数，实现深度卷积后得到降维特征图像；所述改进池化网络结构用于将不同维度的所述降维特征图像转换为相同维度的特征图像，还可以用于将不同尺度的所述降维特征图像进行融合得到融合特征图像；所述改进损失函数用于结合GIoU的损失函数，对所述融合特征图像进行其损失函数的计算，若所述融合特征图像的损失函数大于预设改进函数阈值，则获得所述鱼群行为检测结果；将所述第一鱼群图像输入目标网络模型得到鱼群行为检测结果，包括：所述目标网络模型通过使用精度、召回率以及交兵比三个指标来获得所述鱼群行为检测结果；在将所述第一鱼群图像输入目标网络模型得到鱼群行为检测结果之后，还包括：通过分析不同光照以及能见度的饲养变化环境中所述鱼群行为检测的精度，验证所述目标网络模型的鲁棒性。

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百度查询： 浙江省农业科学院 一种基于YOLOv3-Lite的混养鱼群行为检测的方法、装置及系统