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公开(公告)号：CN117809331B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311555169.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国水产科学研究院南海水产研究所 , 三亚热带水产研究院
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种鱼体游动姿态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过设置在水面上的红外摄像装置获取鱼类活动视频，鱼类活动视频中包含有多张的鱼群活动图像，鱼群活动图像为至少一个个体鱼类的图像；对鱼群活动图像中包含的个体鱼类进行识别，获取个体鱼类图像标注数据集；对个体鱼类图像进行处理，确定个体鱼类图像中的个体鱼类的鱼身主体；根据鱼身主体确定个体鱼类的鱼体姿态椭圆，根据连续两帧鱼群活动图像中的鱼体姿态椭圆完成对个体鱼类的游动姿态检测。通过本申请提供的技术方案，有效的提升了鱼体游动姿态检测的检测准确性。
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公开(公告)号：CN117809331A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311555169.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国水产科学研究院南海水产研究所 , 三亚热带水产研究院
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种鱼体游动姿态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：通过设置在水面上的红外摄像装置获取鱼类活动视频，鱼类活动视频中包含有多张的鱼群活动图像，鱼群活动图像为至少一个个体鱼类的图像；对鱼群活动图像中包含的个体鱼类进行识别，获取个体鱼类图像标注数据集；对个体鱼类图像进行处理，确定个体鱼类图像中的个体鱼类的鱼身主体；根据鱼身主体确定个体鱼类的鱼体姿态椭圆，根据连续两帧鱼群活动图像中的鱼体姿态椭圆完成对个体鱼类的游动姿态检测。通过本申请提供的技术方案，有效的提升了鱼体游动姿态检测的检测准确性。
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公开(公告)号：CN117994534B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410408753.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国水产科学研究院南海水产研究所
IPC: G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请涉及一种水生动物特征点检测方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过对样本图片集中的样本图片针对目标水生动物进行特征点标记，以提取出动物特征点数据集，再利用动物特征点数据集构建动物形状模型以及先验形状数据集，通过动物形状模型来约束目标水生动物可能出现的形状，以使预设检测网络结合先验形状数据集学习目标水生动物的外表和形状特征得到目标检测网络，再利用学习好的目标检测网络自动检测待检测图片中水生动物个体及其特征点坐标，避免目标检测网络输出偏离目标水生动物形状差异较大的特征点，相较于现有的深度学习特征点检测方法，提高了个体目标及其特征点检测准确率。
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公开(公告)号：CN117994534A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410408753.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国水产科学研究院南海水产研究所
IPC: G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请涉及一种水生动物特征点检测方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过对样本图片集中的样本图片针对目标水生动物进行特征点标记，以提取出动物特征点数据集，再利用动物特征点数据集构建动物形状模型以及先验形状数据集，通过动物形状模型来约束目标水生动物可能出现的形状，以使预设检测网络结合先验形状数据集学习目标水生动物的外表和形状特征得到目标检测网络，再利用学习好的目标检测网络自动检测待检测图片中水生动物个体及其特征点坐标，避免目标检测网络输出偏离目标水生动物形状差异较大的特征点，相较于现有的深度学习特征点检测方法，提高了个体目标及其特征点检测准确率。
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