一種基于深度學習的近海養(yǎng)殖魚框個數(shù)與面積統(tǒng)計方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110958741.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113689488A 公開（公告）日 2021-11-23
申請公布號 CN113689488A 申請公布日 2021-11-23
分類號 G06T7/62;G06T5/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李偉;陳誠;張文博;劉康;邰偉鵬;滕慶勇;桂再鑫;李木子 申請（專利權(quán)）人 安徽工大信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 安徽知問律師事務(wù)所 代理人 王亞軍
地址 243000 安徽省馬鞍山市霍里山大道北段698號馬鞍山軟件園2棟801室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的近海養(yǎng)殖魚框個數(shù)與面積統(tǒng)計方法，屬于統(tǒng)計方法技術(shù)領(lǐng)域。方法如下：采集全球近海區(qū)域包含魚框的衛(wèi)星圖，并對圖中的各類魚框進行標記，得到圖片中魚框的類別和位置坐標；根據(jù)原圖像、魚框類別和位置坐標制作訓練數(shù)據(jù)集；利用深度學習算法YOLOV3對訓練集數(shù)據(jù)迭代計算更新模型；利用優(yōu)化模型對未標記的魚框圖像進行分類識別并統(tǒng)計數(shù)量；根據(jù)坐標，對圖像進行掩膜和二值化閾值處理，改進圓、矩形、網(wǎng)格面積算法求出魚框面積。本發(fā)明克服了衛(wèi)星圖中魚框密集，面積無法計算的棘手問題，提供了一種基于深度學習和圖像處理的魚框統(tǒng)計方法，提高了識別和計算效率，降低了人工成本和錯誤率。