[发明专利]一种鱼苗计数物联设备及鱼苗情况统计方法在审
申请号: | 202111120218.7 | 申请日: | 2021-09-24 |
公开(公告)号: | CN113793350A | 公开(公告)日: | 2021-12-14 |
发明(设计)人: | 李伟;王悦;王春;陈诚;刘康;邰伟鹏 | 申请(专利权)人: | 安徽工大信息技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/12 | 分类号: | G06T7/12;G06T7/13;G06T5/00;G06K9/22;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人: | 王亚军 |
地址: | 243000 安徽省马鞍山市霍*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 鱼苗 计数 设备 情况 统计 方法 | ||
本发明公开了一种鱼苗计数物联设备及鱼苗情况统计方法,属于物联技术领域。物联设备包括箱体和电源盒,同时,包括远程连接的统计单元;电源盒为箱体提供电源,箱体上设置有采集单元、识别单元和控制单元:采集单元设置在箱体内的底部,用于盛放待测鱼苗;识别单元设置在箱体内的顶部,用于对采集单元内的鱼苗进行拍摄;控制单元连接识别单元,用于控制识别单元工作并获取其拍摄的鱼苗图像,同时输出统计单元的处理结果;统计单元为远程服务器,通过互联网络连接控制单元,用于对鱼苗图像进行处理并得到鱼苗活鱼个数、死鱼个数以及鱼苗周期。设计本发明的物联设备解决鱼苗图像实时采集、互联网传输,深度学习识别鱼苗。
技术领域
本发明属物联技术领域,具体地说,涉及一种鱼苗计数物联设备及鱼苗情况统计方法。
背景技术
在中国,大规模模块化养殖是解决市场需求的必然选择。传统鱼苗计数是基于人工统计或者经验称重。近些年,人工智能和深度学习蓬勃发展,智能化在越来越多领域得到应用,新型鱼苗计数器必然代替传统鱼苗计数方法,成为各养殖户在鱼苗统计方面的首选。
鱼苗个体非常小,长度大约在2-4.5cm。鱼苗的单价按条计算,并且价格和鱼苗的品种质量有关。传统鱼苗的统计需要手工清点或者按重量估计数量。这样大大加重了鱼苗销售商的时间成本和人工成本。传统计数还可能导致鱼苗的死亡,增加了销售成本。
经检索,中国专利,一种基于机器视觉和深度学习的鱼苗便携式计数器(申请公开日:2019年3月22日;申请号:201811197077.7),该方案的计数器包括控制箱和鱼苗计数箱;控制箱位于鱼苗计数箱上,控制箱内设有控制板、显示操作屏,控制箱底面装有夜视鱼眼广角摄像头,鱼苗计数箱内设有鱼苗计数盘和排水垫座,鱼苗计数盘设于排水垫座上,鱼苗计数盘侧面开有限位排水口,可使所测种类鱼苗无法上下迭置,排水垫座表面设有排水孔,排水垫座将鱼苗计数盘抬高以防水回流至鱼苗计数盘内。在获得鱼苗图像流后对鱼苗图像进行超分辨率重建,再利用深度卷积生成式对抗网络进行快速粗分割,最后进行精准语义分割,提取鱼苗轮廓,统计数量。但是,该专利的计数器设备的控制板没有互联网通信功能,不能和云服务器实时交互,该设备也没有语音播放、语音识别功能。图像识别采用传统图像处理算法,对图像进行区域网格分隔,提取轮廓,无法识别死鱼。
基于上述专利的不足,申请人于2021年5月7日公开了一种基于深度学习的鱼苗计数方法,该方法为:采集鱼苗图像,并对鱼苗图像进行标记得到标记图像;然后对标记图像进行缩放处理,使得所有的标记图像尺寸相同,再根据标记图像制作训练数据集;而后利用训练数据集对YOLOv3神经网络模型进行迭代训练得到优化模型;之后利用优化模型对重新采集的鱼苗图像进行识别并统计鱼苗的数量。但是,在拍摄的鱼苗图片中发现存在死鱼苗的现象,该专利没有识别死鱼;在拍摄鱼苗图片时,存在拍摄不全,图片变形情况,该专利没有对采集图像做预处理操作,存在计数不准确的情况。
中国专利,一种基于图像处理的鱼苗计数器(申请公开日:2016年12月7日;申请号:201610595125.2),该方案包括放置鱼苗的计数箱,所述计数箱的上方设有摄像装置,所述摄像装置连接有计算机,所述计数箱的底板设有若干进水口,所述计数箱的侧壁上设有至少一个溢流口,若干所述进水口在计数箱内形成若干竖直向上的水流。该发明的计数箱内均匀密布着竖直向上的水流,在水流作用下,鱼苗会均匀平铺在水面一层,不会出现鱼苗聚团的现象,少量鱼苗发生重叠时,其重叠部位也只占鱼苗身体的小部分,在此基础上,基于图像处理的鱼苗计数器配以适当的算法补偿就可精确统计出计数箱内的鱼苗数量。但是,该专利没有实现死鱼和活鱼的区分;专利中通过统计鱼苗像素点个数计算鱼苗个数存在缺陷,因为,鱼苗个头大小区别很大,像素点个数的数量差别很大,甚至是倍数关系,所以不甚准确。
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