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公开(公告)号:CN118583053A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410682328.X
申请日:2024-05-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种鱼类体尺测量方法、装置和鱼类尺寸无损测量设备,该鱼类体尺测量方法包括:基于关键点检测模型对目标鱼类的关键点数据集进行检测,得到关键点检测结果;其中,关键点检测模型包括双层路由注意力结构和快速卷积模块;双层路由注意力结构用于从关键点数据集中提取多个关键点特征,快速卷积模块用于对多个关键点特征进行卷积计算,得到目标特征;关键点检测模型基于以目标特征为训练特征,以Focal EIoU函数为损失函数训练得到;根据关键点检测结果对鱼类姿态进行拟合,并根据拟合结果确定鱼类体尺数据。本发明所述方法提高了复杂环境下的鱼类体尺测量的稳定性和准确率。
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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
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。
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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
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。
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