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一种水下鱼类遗传参数的估计方法 

申请/专利权人:中国海洋大学

申请日:2024-04-01

公开(公告)日:2024-06-25

公开(公告)号:CN118247303A

主分类号:G06T7/155

分类号:G06T7/155;G06T5/30;G06T7/136;G06T7/181;G06N3/126

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.06.25#公开

摘要:本发明提供一种水下鱼类遗传参数的估计方法,属于海洋技术领域,一种水下鱼类遗传参数的估计方法,该方法包括:获取水下鱼类原始图像数据;使用改进二值化水平集模型对增强后的水下鱼类原始图像进行分割,再通过消除背景网格的干扰,得到水下鱼类图像,使用体重预测模型对水下鱼类的体重进行预测;得到的预测体重和图像性状对水下鱼类进行遗传参数估计。本发明通过消除背景网格的干扰构建了一种应用水下鱼类图片高效精准评估鱼类生长性状遗传参数的方法,解决了网箱网格干扰水下鱼类图像分割的难题,具有高通量、自动化的、操作简便以及对鱼完全无损害等优点,为开发鱼类表型信息自动化和智能化分析技术提供理论基础和应用参考。

主权项:1.一种水下鱼类遗传参数的估计方法,其特征在于:该方法包括:S1获取水下鱼类原始图像数据;S2利用二维高斯核匹配滤波对水下鱼类原始图像进行增强;S3使用改进二值化水平集模型对增强后的水下鱼类原始图像进行分割,得到水下鱼类的二值化水平集图像;S4将S3得到的二值化水平集图像通过图像形态学处理,基于相似性度量的区域合并,消除二值化水平集图像上的噪点,得到清晰水下鱼类的边界轮廓图像;S5消除背景网格的干扰,得到水下鱼类二值图像;S6根据S5得到的水下鱼类二值图像,使用基于深度学习的体重预测模型对水下鱼类的体重进行预测;S7根据S5得到的水下鱼类二值图像计算水下鱼类的身体面积,并将所述身体面积和背景百分比作为一种图像性状,利用图像性状和S6得到的预测体重对水下鱼类进行遗传参数估计。

全文数据:

权利要求:

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