[发明专利]基于卷积神经网络的射流式鱼泵内鱼类损伤图像识别方法在审
| 申请号： | 202211045311.0 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115410226A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 王奭寅;徐茂森;牟介刚;吴登昊;谷云庆;周佩剑;杨雪龙;吴振兴 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06T1/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络的射流式鱼泵内鱼类损伤图像识别方法。本发明首先利用高速摄影机拍摄鱼类通过射流式鱼泵的过程来识别鱼类损伤，创建鱼类损伤数据集；其次使用卷积神经网络训练鱼类损伤数据集；然后将训练好的模型导入到FPGA中，利用高速摄像机拍摄鱼类通过射流式鱼泵的过程，将拍摄的视频逐帧导出，输入到FPGA,进行快速识别；最后计算出鱼群整体的损伤率以及每条鱼的损伤类型和损伤程度，并将识别结果显示到计算机中。本发明能够快速识别出鱼群中存在的损伤种类、损伤程度以及整体损伤率，进一步实时掌握鱼类的健康状况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 射流 式鱼泵内 鱼类 损伤 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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