[发明专利]基于卷积神经网络的对虾形态测量方法、介质、终端设备及装置

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的对虾形态测量方法，包括：对对虾样本和参照物进行拍摄，以获取样本图片；根据样本图片对目标区域进行标定，并生成目标区域对应的描述文件，将描述文件与样本图片关联；根据样本图片以及描述文件建立数据集，根据数据集生成对虾形态测量模型；对测试集中的样本图片进行预处理，以生成测试图片；将测试图片输入对虾形态测量模型，以生成泛化性能评分；根据泛化性能评分确定最终对虾形态测量模型，并根据最终测量模型进行对虾形态测量；本发明还公开了一种计算机可读存储介质、终端设备以及基于卷积神经网络的对虾形态测量装置；从而实现对对虾形态参数高效、精准地测量，节约对虾育种过程中所需的人力和物力。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的对虾形态测量方法，其特征在于，包括以下步骤：对对虾样本和参照物进行拍摄，并对拍摄得到的图片进行归一化处理，以获取样本图片；根据所述样本图片对目标区域进行标定，并生成所述目标区域对应的描述文件，以及将所述描述文件与所述样本图片进行关联；根据每张所述样本图片以及对应的描述文件建立数据集，其中，所述数据集划分成训练集、验证集和测试集；根据所述训练集进行基准模型的训练；将所述验证集输入基准模型，以生成第一预估结果，并根据所述第一预估结果调整基准模型的参数，以生成对虾形态测量模型；对所述测试集中的样本图片进行预处理，以生成测试图片；将所述测试图片输入所述对虾形态测量模型，以生成第二预估结果，并根据所述第二预估结果生成所述对虾形态测量模型的泛化性能评分；根据所述泛化性能评分确定最终对虾形态测量模型，并根据最终对虾形态测量模型进行对虾形态测量。