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摘要：本发明提供了一种高精度鱼类体态测量方法、设备及存储介质，基于构建的鱼类体态测量模型实现测量方法，模型包括鱼类图像增强模块、鱼类目标检测模块和鱼类体态测量模块；鱼类图像增强模块基于生成对抗网络架构设计，包括生成器网络和判别器网络，其中生成器网络引入辅助引导模块，用于提取目标域图像的多尺度特征细节来引导生成器网络的生成过程；鱼类目标检测模块基于YOLOV8模型建立，用于获取鱼的位置信息，并输出矩形框标注后的检测图像；鱼类体态测量模块，基于矩形框标注后的检测图像进行实际长度测量。本发明巧妙设计模型结构和训练损失函数，实现了对鱼类图像的增强、目标检测与体态测量，极大地提高了鱼类体态测量的效率和可靠性。
主权项：1.一种高精度鱼类体态测量模型构建方法，其特征在于，包括以下过程：S1，制作鱼类图像数据集，包括鱼类图像的采集与标注；S2，构建鱼类图像配对数据集，包括含有噪声的鱼类图像数据以及去噪增强后的鱼类图像数据；S3，构建鱼类体态测量模型，模型包括鱼类图像增强模块、鱼类目标检测模块和鱼类体态测量模块；所述鱼类图像增强模块基于生成对抗网络GAN架构设计，包括生成器网络和判别器网络，用于对获取的鱼类图像进行图像增强；其中生成器网络引入辅助引导模块，用于提取目标域图像的多尺度特征细节来引导生成器网络的生成过程；所述鱼类目标检测模块基于YOLOV8模型建立，用于获取每一尾鱼的位置信息，并输出矩形框标注后的检测图像；所述鱼类体态测量模块，基于矩形框标注后的检测图像，用于计算输出图像中目标矩形框的实际尺寸，目标矩形框的实际宽度为鱼类的体长，实际高度为鱼类的体高；S4，通过设计得到的鱼类图像增强模块训练损失函数和鱼类目标检测模块训练损失函数，并基于构建的配对图像数据集进行模型训练，获取最终鱼类体态测量模型。
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百度查询： 西南大学 一种高精度鱼类体态测量方法、设备及存储介质
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