[发明专利]鱼头鱼尾定位方法及装置

权利要求书

1.一种鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，包括：

通过相机获取流水线上的待加工鱼体图像，并进行预处理；

将预处理后的鱼体图像输入已训练的FasterRcnn模型，输出鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息；

根据鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息，基于预设的图像坐标与世界坐标的对应关系，确定鱼头鱼尾的实际位置信息；

其中，所述FasterRcnn模型，根据已确定鱼头鱼尾边界框的样本训练后得到。

2.根据权利要求1所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，所述通过相机获取流水线上的待加工鱼体图像之前，还包括：

对流水线上传送的多个鱼体图像，进行大小一致性调整和图像预处理，作为训练集样本，并对所述训练集样本标注鱼头鱼尾的边界框信息；

根据预训练的Alexnet模型，利用迁移学习构建FasterRcnn网络模型；

基于所述训练集样本对所述FasterRcnn模型进行训练，得到所述已训练的FasterRcnn模型。

3.根据权利要求2所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，所述基于所述训练集样本对所述FasterRcnn模型进行训练，包括：

将所述训练集样本，输入所述FasterRcnn模型，利用反向传播法和带动量的梯度下降法SDGM更新所述模型的权重参数。

4.根据权利要求3所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，训练过程中的学习速率随着迭代次数进行衰减。

5.根据权利要求1所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，所述将预处理后的鱼体图像输入已训练的FasterRcnn模型，输出鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息，包括：

将所述鱼体图像输入卷积神经网络，输出提取的特征图；

将所述特征图输入区域生成网络RPN，生成多个候选检测框；

对所述特征图中候选检测框对应的部分，进行感兴趣区域池化，得到候选检测框特征图；

对所述候选检测框特征图进行分类识别，得到对应的分类结果，并根据边框回归确定检测框的位置信息。

6.根据权利要求1所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，所述根据鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息，基于预设的图像坐标与世界坐标的对应关系，确定鱼头鱼尾的实际位置信息，包括：

获取鱼头鱼尾边界框在图像坐标的坐标信息；

在图像坐标系与世界坐标系坐标原点重合的情况下，根据所述坐标信息，基于预设的像素坐标系与世界坐标系两个维度方向的坐标比值，得到鱼头鱼尾边界框在世界坐标系的坐标信息。

7.根据权利要求6所述的鱼头鱼尾定位方法，其特征在于，所述通过相机获取流水线上的待加工鱼体图像之前，还包括：

获取已知尺寸标定板的中心点在像素坐标系与世界坐标系的坐标信息；

根据所述中心点在像素坐标系与世界坐标系的坐标信息，得到所述坐标比值。

8.一种鱼头鱼尾定位装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过相机获取流水线上的待加工鱼体图像，并进行预处理；

处理模块，用于将预处理后的鱼体图像输入已训练的FasterRcnn模型，输出鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息；

转换模块，用于根据鱼头鱼尾边界框在图像坐标的位置信息，基于预设的图像坐标与世界坐标的对应关系，确定鱼头鱼尾的实际位置信息；

其中，所述FasterRcnn模型，根据已确定鱼头鱼尾边界框的样本训练后得到。

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任一项所述鱼头鱼尾定位方法的步骤。

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任一项所述鱼头鱼尾定位方法的步骤。