(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210432208.5
(22)申请日 2022.04.22
(71)申请人 中国农业大 学
地址 100193 北京市海淀区 圆明园西路2号
(72)发明人 石晨 张天野 李道亮 李振波
(74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限
公司 11002
专利代理师 常芳
(51)Int.Cl.
G06V 40/20(2022.01)
G06V 10/25(2022.01)
G06V 10/46(2022.01)
G06V 10/774(2022.01)
G06V 10/764(2022.01)
G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01)
G06K 9/62(2022.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
G06T 3/40(2006.01)
G06T 5/00(2006.01)
(54)发明名称
一种水下鱼体姿态动态 识别方法及装置
(57)摘要
本发明提供一种水下鱼体姿态动态识别方
法及装置, 所述方法包括: 确定待识别鱼体图像;
基于鱼体姿态识别模型, 对拼接图像进行目标检
测, 得到目标检测框图像后, 对目标检测框图像
进行下采样, 以及基于下采样后的目标检测框图
像生成特征金字塔, 并基于特征金字塔中的特征
确定鱼体姿态。 本发明能够高精度确定移动状态
的鱼体姿态。
权利要求书2页 说明书11页 附图4页
CN 114821778 A
2022.07.29
CN 114821778 A
1.一种水 下鱼体姿态动态 识别方法, 其特 征在于, 包括:
确定待识别鱼体图像;
基于鱼体姿态识别模型, 对拼接图像进行目标检测, 得到目标检测框图像后, 对所述目
标检测框图像进行下采样, 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征金字塔, 并基于
所述特征金字塔中的特征确定 鱼体姿态; 所述拼接图像是对数据增强后的待识别鱼体图像
进行拼接后得到的;
所述鱼体姿态 识别模型基于样本鱼体图像及其样本鱼体姿态标签训练得到 。
2.根据权利要求1所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述基于鱼体姿态
识别模型, 对拼接图像进 行目标检测, 得到目标检测框图像后, 对所述目标检测框图像进 行
下采样, 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征金字塔, 并基于所述特征金字塔中
的特征确定鱼体姿态, 包括:
基于所述鱼体姿态识别模型的输入层, 对所述待识别鱼体图像进行数据增强, 并对数
据增强后得到的多个图像进行拼接, 得到所述拼接图像, 以及对所述拼接图像进行目标检
测, 得到所述目标检测框图像;
基于所述鱼体姿态识别模型的采样层, 对所述目标检测框图像依次进行切片和卷积操
作, 得到初始特 征图, 并对所述初始特 征图进行多次下采样, 得到下采样特 征图;
基于所述鱼体姿态识别模型的金字塔层, 对上一层的特征图进行上采样后与 下一层的
特征图进 行融合得到第一特征金字塔, 以及对 下一层的特征图进 行下采样后与上一层的特
征图进行融合得到第二特 征金字塔, 第一层的特 征图为所述下采样特 征图;
基于所述鱼体姿态是识别模型的预测层, 根据所述第 一特征金字塔和所述第 二特征金
字塔中的特 征, 确定所述鱼体姿态。
3.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述对所述拼接图
像进行目标检测, 之前还 包括: 将所述 拼接图像缩放至预设标准尺寸。
4.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述对所述初始特
征图进行多次下采样, 得到下采样特 征图, 包括:
对当前特征图进行下采样, 得到当前初始下采样特征图, 并基于所述采样层的残差组
件对上一下采样特征图和所述当前初始下采样特征图进行融合, 得到当前下采样特征图;
第一个当前 特征图为所述初始特 征图。
5.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述得到下采样特
征图, 之后还 包括:
对所述下采样特 征图依次进行 卷积处理、 归一化处理和最大池化处 理。
6.根据权利要求1至5任一项所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述基
于所述特 征金字塔中的特 征确定鱼体姿态, 包括:
基于所述特 征金字塔中的特 征, 确定多个候选检测框;
基于非极大值抑制算法, 从多个候选检测框中筛选得到鱼体检测框, 并基于所述鱼体
检测框进行姿态 识别, 确定所述鱼体姿态。
7.根据权利要求1至5任一项所述的水下鱼体姿态动态识别方法, 其特征在于, 所述鱼
体姿态识别模型的损失值基于如下公式确定:
Loss=‑1/n∑(t[i]l og(o[i])+(1 ‑t[i])log(1‑o[i]));权 利 要 求 书 1/2 页
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2其中, Loss表示所述鱼体姿态识别模型的损失值, o[i]表示所述鱼体姿态识别模型对
样本鱼体图像进行 预测得到的样本预测鱼体姿态, t[i]表示所述样本鱼体姿态标签。
8.一种水 下鱼体姿态动态 识别装置, 其特 征在于, 包括:
确定单元, 用于确定待识别鱼体图像;
识别单元, 用于基于鱼体姿态识别模型, 对拼接图像进行目标检测, 得到目标检测框图
像后, 对所述 目标检测框图像进行下采样, 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征
金字塔, 并基于所述特征金字塔中的特征确定鱼体姿态; 所述拼接图像是对数据增强后的
待识别鱼体图像进行拼接后得到的;
所述鱼体姿态 识别模型基于样本鱼体图像及其样本鱼体姿态标签训练得到 。
9.一种电子设备, 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运
行的计算机程序, 其特征在于, 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所
述水下鱼体姿态动态 识别方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 所述计算
机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述水 下鱼体姿态动态 识别方法。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种水下鱼体姿态动态识别方法及装置
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