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申请/专利权人：大连海洋大学

摘要：本发明公开一种可避免对虾苗种损伤、提高效率及准确率的对虾苗种智能计数方法及装置，是以数字摄像头定期提取流过透明圆管的含有待测对虾苗种水体的数字图像，经过直方图分析、二值化处理及使用9~12像素的圆形滤波核对二值图像进行腐烛操作，再使用7~9像素的圆形滤波核进行膨胀操作，得到适合识别和参数提取的二值分析图像，提取二值分析图像中的每个白色轮廓并计算轮廓面积、质心坐标、轮廓面积占边界区域的比例和轮廓直径等四个轮廓特征，用人工方法判断并构成正负样本集，从而通过支持相量机（SVM）算法模型学习及阈值参数建立分类参数，对待测对虾苗种进行分类计数。

主权项：1.一种对虾苗种智能计数方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：步骤1：将待测对虾苗种与体积为C立方厘米的水体混合；步骤2：驱动含待测对虾苗种的水体以流量通过位于数字摄像头下方的透明圆管，数字摄像头间隔B帧采集一张数字图像，在数字图像上的固定部位截取长度像素为M的透明圆管区域Q；所述B=A*t向上取整的整数，t=LS，L=MP，S=；所述A为数字摄像头的采集率，单位：帧秒；所述t为对虾苗种流过区域Q对应的透明圆管的时间，单位：秒；所述L为区域Q对应的透明圆管的实际长度，单位：厘米；所述S为对虾苗种每秒流过透明圆管的距离，单位：厘米秒；所述P为数字图像上透明圆管的长度像素与所对应透明圆管实际长度之比，单位：像素厘米；所述V是含对虾苗种的水体流量，单位：立方厘米秒；所述r是透明圆管的半径，单位：厘米；步骤3：对数字图像进行RGB三个色彩通道的直方图分析、二值化处理得到二值图像；步骤4：使用9~12像素的圆形滤波核对二值图像进行腐烛操作，再使用7~9像素的圆形滤波核进行膨胀操作，得到适合识别和参数提取的二值分析图像；步骤5：提取二值分析图像中的每个白色轮廓并计算轮廓面积，判断轮廓面积是否小于阈值，是，则删除，否，则计算除轮廓面积的如下轮廓特征：质心坐标、轮廓面积占边界区域的比例和轮廓直径；步骤6：利用训练阶段得到的分类参数对所得到的轮廓特征进行分类、计数及显示；所述分类参数是依次按照如下步骤建成：步骤6.1依次按照步骤1、2、3、4得到每个轮廓的一组轮廓特征，人工判断目标轮廓内是否为虾苗，是，则标记该组轮廓特征为正样本，否，则标记该组轮廓特征为负样本，进而分别得到各含有2000～4000个样本的正样本集和负样本集；步骤6.2根据正样本集和负样本集中每组轮廓特征建立属性数据表；步骤6.3支持向量机算法模型以属性数据表中的数据进行学习，进而得到支持向量机模型参数并选取阈值参数，将所述支持向量机模型参数和阈值参数配置为分类参数；步骤7.判断本帧数字图像的计数与前一帧数字图像的计数是否相等，是，转步骤8，否，重复步骤2~7；步骤8.判断是否连续C×A（V×B）张数字图像的计数相等，是，计数结束，否，重复步骤2~7。

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