公开(公告)号：CN116311001A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310561907.4

申请日：2023-05-18

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 ,  中洋渔业(江门)有限公司

Inventor： 杨信廷 ,  杨才伟 ,  周超 ,  孙传恒 ,  朱开捷

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G10L15/16 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种鱼群行为识别方法、装置、系统、设备及介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标视频的目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征；输入所述目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征至多模态鱼群行为识别模型，获取目标视频对应的目标鱼群行为；多模态鱼群行为识别模型是根据每一样本视频的样本影像特征、样本音频特征以及样本水质特征，与每一样本视频的样本鱼群行为进行训练而确定的。本发明采用多模态融合的方法，将影像、音频和水质数据所对应的特征相互融合，从而提高了鱼群摄食行为识别的抗干扰能力，从多方位、多角度进行摄食行为分析，准确识别鱼群摄食行为状态，进而实现鱼群的精准投喂，减少饲料的浪费。

公开(公告)号：CN114463675B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202210028850.7

申请日：2022-01-11

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  赵振锡 ,  杨信廷 ,  刘锦涛 ,  冯双星 ,  孙传恒

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明提供一种水下鱼类群组活动强度识别方法及装置，包括：获取目标鱼群在水下的多个目标鱼群图像；基于多个目标鱼群图像中的时间信息，将多个目标鱼群图像输入至行为识别模型，确定由行为识别模型输出的目标鱼群的个体行为信息和群组行为强度信息；行为识别模型是基于特征向量分布矫正模块构建的。本发明提供的水下鱼类群组活动强度识别方法及装置，通过基于特征向量分布矫正模块构建行为识别模型，能够使用少量的扩充数据样本特征和基础样本数据集特征来使得活动特征向量的纬度服从高斯分布，进而有效地解决使用少数样本学习的估计分布与真实分布之间的不匹配情况，从而提高鱼类群组行为的识别精度。

公开(公告)号：CN119516580A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202510083465.6

申请日：2025-01-20

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  付婷婷 ,  杨信廷 ,  马平川 ,  胡伟晨 ,  李善谭

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种鱼群患病程度识别方法和装置，应用于水产养殖技术领域。该方法包括：采集鱼群图像数据，并对所述鱼群图像数据进行数据增强处理，以及基于处理后的鱼群图像数据构建鱼病识别数据集；通过所述鱼病识别数据集训练鱼病识别模型，所述鱼病识别模型用于识别鱼群患病程度等级；其中，所述鱼病识别模型包括深度可分离卷积模块、压缩和激励SE注意力机制模块以及带有可学习间距的空洞卷积DCLS模块，所述深度可分离卷积模块用于捕捉鱼体病变区域特征，所述SE注意力机制模块用于增强鱼体病变区域特征，所述DCLS模块用于动态调整采样间距以提取多尺度特征。

公开(公告)号：CN119006995A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411004775.6

申请日：2024-07-25

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  朱开捷 ,  杨信廷 ,  马平川 ,  胡伟晨 ,  付婷婷

IPC: G06V20/05 ,  G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请提供一种鱼群密度估测方法及装置，涉及水产养殖技术领域。所述方法包括：确定鱼群计数数据集；将鱼群计数数据集输入至目标模型，得到鱼群密度图；目标模型包括：特征提取模块，用于提取初始特征信息；特征增强模块，用于对初始特征信息进行特征增强，得到目标特征信息；目标特征信息包括标记特征信息与未标记特征信息；密度分类模块，用于将未标记特征信息分类为第一前景特征与第一背景特征；前景增强模块，用于将标记特征信息进行特征增强，得到第二前景特征与第二背景特征；密度估测模块，用于确定鱼群密度图。本申请提供的鱼群密度估测方法及装置，可以准确估测鱼群密度。

公开(公告)号：CN114451338A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202111642230.4

申请日：2021-12-29

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 周超 ,  冯双星 ,  杨信廷 ,  孙传恒 ,  赵振锡 ,  刘锦涛

IPC: A01K61/80 ,  A01K61/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种鱼群的摄食强度分级方法、装置及智能调速投饲机，该方法包括：获取鱼群摄食视频数据，并根据所述视频数据提取固定帧数的短视频段；将所述短视频段输入训练后的3D RESNET‑GLORE网络模型，输出鱼群摄食行为等级的识别结果；其中，所述3D RESNET‑GLORE网络模型为包括多组残差网络的模型，每组残差网络包括RESIDUAL残差块和GLORE单元。该方法能够真实反应鱼群的动态特性，从而有利于提高识别结果的准确性，同时基于包括RESIDUAL残差块和GLORE单元的3D RESNET‑GLORE网络模型，使得检测模型较少容量的情况下，能够具有较高的准确度。