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申请/专利权人：中国水产科学研究院珠江水产研究所

摘要：本发明涉及幼虾分离技术领域，特别是一种用于分离罗氏沼虾蚤状幼体的方法、装置及设备。采集目标蚤状幼体的区域图像，并基于区域生长算法对所述区域图像进行图像分割处理；对目标蚤状幼体的单体图像进行特征提取处理，得到若干特征点，并对所述特征点进行离群检测与稠密处理，得到密布特征点，基于所述密布特征点构建目标蚤状幼体的实际三维模型图；根据所述实际三维模型图与特征三维模型图之间的重叠程度对目标蚤状幼体进行识别，若识别结果为变态成功蚤状幼体，则控制分离设备将变态成功蚤状幼体在培育池中分离出来，能够准确地识别和区分变态成功和未变态成功的蚤状幼体，从而实现自动化分离过程。

主权项：1.一种用于分离罗氏沼虾蚤状幼体的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标蚤状幼体的区域图像，并基于区域生长算法对所述区域图像进行图像分割处理，得到去除背景后的目标蚤状幼体的单体图像；对所述目标蚤状幼体的单体图像进行特征提取处理，得到若干特征点，并对所述特征点进行离群检测与稠密处理，得到密布特征点，基于所述密布特征点构建目标蚤状幼体的实际三维模型图；基于大数据网络获取变态成功蚤状幼体的特征三维模型图，构建知识图谱，并将变态成功蚤状幼体的特征三维模型图导入所述知识图谱中；根据所述实际三维模型图与特征三维模型图之间的重叠程度对目标蚤状幼体进行识别，若识别结果为变态成功蚤状幼体，则控制分离设备将变态成功蚤状幼体在培育池中分离出来；其中，采集目标蚤状幼体的区域图像，并基于区域生长算法对所述区域图像进行图像分割处理，得到去除背景后的目标蚤状幼体的单体图像，具体为：采集目标蚤状幼体的区域图像，引入区域生长算法，在所述区域图像中预设若干个种子点；将若干个种子点预设范围区域定义为子生长区域，并获取各个子生长区域中的像素点；对于每个子生长区域，基于余弦相似度算法计算各个像素点与种子点之间的余弦相似度，得到每个子生长区域中种子点与各像素点之间的余弦相似度；对于每个子生长区域，将种子点与各像素点之间的余弦相似度和预设相似度阈值进行比较；将余弦相似度大于预设相似度阈值的像素点保留，以及将余弦相似度不大于预设相似度阈值的像素点剔除，得到新的子生长区域；将各新的子生长区域进行合并，得到去除背景后的目标蚤状幼体的单体图像；其中，计算所述实际三维模型图与特征三维模型图之间的重叠程度，具体为：获取目标蚤状幼体的实际三维模型图，以及在所述知识图谱中获取变态成功蚤状幼体的特征三维模型图；将所述实际三维模型图与特征三维模型图导入至上色软件中进行上色处理，得到上色后的实际三维模型图与特征三维模型图；其中，上色后的实际三维模型图与特征三维模型图的模型颜色不同；构建虚拟空间，并将上色后的实际三维模型图与特征三维模型图输入至所述虚拟空间中，并基于迭代最近点算法对上色后的实际三维模型图与特征三维模型图进行对齐处理，得到一个融合三维模型图；在所述虚拟空间中对所述融合三维模型图进行分析，计算所述融合三维模型图中存在两种模型颜色的模型区域的体积值，定义为第一体积值；以及计算所述融合三维模型图中仅存在一种模型颜色的模型区域的体积值，定义为第二体积值；将所述第二体积值与第一体积值进行比值处理，得到所述实际三维模型图与特征三维模型图之间的重叠程度。

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