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申请/专利权人:青岛道万科技有限公司;禹治环境科技(浙江)有限公司
摘要:本发明提供了一种浮游动物扫描图像化分析方法、介质及电子装置,属于浮游动物扫描图像技术领域,包括:对水下图像进行去噪和增强对比度预处理;利用目标检测算法在预处理后的图像上检测浮游动物目标,获得每个目标的边界框;根据边界框对检测到的浮游动物目标实例分割,分离背景;初始化CUDA环境并创建多个CUDA流,每个流中启动两层子线程网格:一层用于姿态计算模型,一层用于目标识别模型;将多个目标图像按批次划分,并行地将每个批次分配给不同的CUDA流进行处理。将各CUDA流的处理结果合并,建立临时浮游动物数据集。对该数据集进行聚类分析,统计各种类浮游动物的数量。解决了现有技术的检测分析的效率不够的技术问题。
主权项:1.一种浮游动物扫描图像化分析方法,其特征在于,包括以下步骤:S10、对水下拍摄的视野图像进行预处理,包括去噪、增强对比度,以提高图像质量;S20、利用深度学习目标检测算法对处理后的图像进行浮游动物目标检测,获得每个浮游动物目标的边界框;S30、对检测到的每个浮游动物目标,根据所述边界框进行实例分割,分离背景,得到多个目标图像;S40、初始化CUDA环境,创建足够数量的CUDA流,每个CUDA流内启动多层子线程网格,包括第一层子线程网格用于运行预训练好的姿态计算模型,第二层子线程网格用于运行预训练好的目标识别模型;S50、将多个目标图像按批次划分,每个批次的图像数量不超过CUDA流的数量,并行地将每个批次中的图像分配给不同的CUDA流进行处理;S60、在每个CUDA流中,利用第一层子线程网格并行地对每个目标图像运行姿态计算模型,计算每个目标图像中浮游动物的位姿,并对位姿进行平面旋转调整,得到位姿调整图像;S70、在每个CUDA流中,利用第二层子线程网格并行地对每个位姿调整图像运行目标识别模型,识别每个位姿调整图像中的浮游动物种类;S80、将每个CUDA流的处理结果合并,基于全部位姿调整图像对应的浮游动物种类,建立临时浮游动物数据集,包含每个浮游动物的种类、中心坐标、边界框以及尺寸;S90、采用聚类算法对所述临时浮游动物特征集中的每条记录进行聚类分析,得到水下拍摄视野中各种类浮游动物的数量统计信息。
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