“余邵聪”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于深度学习的多特征融合鱼类异常行为检测方法-CN202210027564.9在审
发明人：钱浩天;马燕妮;斯毓秀;曹迪;余邵聪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多特征融合鱼类异常行为检测方法，包括：S1、获取鱼群图像数据集；S2、对鱼群图像数据集中的图像进行预处理；S3、对预处理后的图像进行特征提取，包括：采用DCNN迁移学习模型提取鱼群评分特征；采用灰度共生矩阵提取鱼群纹理特征；采用LK光流法提取鱼群行为特征；S4、分别对鱼群评分特征、鱼群纹理特征和鱼群行为特征进行归一化处理；S5、将各图像归一化处理后的各特征作为特征向量输入XGBoost模型训练，获得鱼群异常行为检测模型；S6、对鱼群异常行为检测模型进行评估，获得最终鱼群异常行为检测模型。该方法可提高鱼群异常行为检测准确率，适用于小数据集和高精度检测，执行效率高。
一种基于深度学习特征融合鱼类异常行为检测方法

[发明专利]一种基于图像视觉的鱼群活跃度监测方法-CN202110541559.5在审
发明人：沈怡;钱辰一;曹迪;余邵聪;吕新垒 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像视觉的鱼群活跃度监测方法，包括如下步骤：S1、获取鱼群运动视频，随机选取一帧图像划分背景区域和鱼池区域，获得参照图；S2、分别对第K和第K+N帧图像预处理，获得图像a和图像b；S3、将图像a和图像b与参照图相乘去除背景区域，获得图像a’和图像b’；S4、过滤图像a’和b’获得图像a”和图像b”及对应的鱼群所占面积；S5、计算鱼群初始活跃度；S6、由鱼群重叠系数计算鱼群最终活跃度；S7、记录时间和对应的最终活跃度；S8、判断是否收到停止信号，若是，停止监测，否则，循环计算最终活跃度。可消除背景影响，减少干扰，提高计算准确性和有效性，计算量低，为鱼群状态监测提供依据。
一种基于图像视觉鱼群活跃监测方法