[发明专利]一种鱼类规格的测量方法及系统

权利要求书

1.一种鱼类规格的测量方法，其特征在于，所述方法，包括：

获取待测鱼类图像；

将所述待测鱼类图像输入到鱼类识别模型中，输出待测鱼类图像中每条鱼的像素鱼长；所述鱼类识别模型是利用标注历史鱼类图像数据集，基于YOLOV5目标检测模型进行训练得到的；所述像素鱼长为鱼的体长在图像上所占的像素个数；

获取拍摄所述待测鱼类图像的摄像头与待测鱼类之间的拍摄距离；

根据所述像素鱼长和所述拍摄距离，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长。

2.根据权利要求1所述的鱼类规格的测量方法，其特征在于，在所述根据所述像素鱼长和所述拍摄距离，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长之后，还包括：

将所述待测鱼类图像输入到鱼类识别模型中，输出待测鱼类图像中每条鱼的种类；

根据所述待测鱼类图像中多条鱼的种类和实际体长，利用种类-实际体长-体重关系确定待测鱼类图像中每条鱼的体重。

3.根据权利要求1所述的鱼类规格的测量方法，其特征在于，在所述获取待测鱼类图像之前，还包括：

获取鱼类历史图像；

将所述鱼类历史图像中的鱼类进行预测框标注和种类标注，得到多张标注历史鱼类图像作为标注历史鱼类图像数据集；

将标注历史鱼类图像中预测框所占的像素个数确定为标注鱼类的像素鱼长；

以所述标注历史鱼类图像数据集为输入，以图像中每条鱼的种类以及像素鱼长为输出，基于YOLOV5目标检测模型进行训练，获取目标鱼类的识别权重，得到鱼类识别模型。

4.根据权利要求1所述的鱼类规格的测量方法，其特征在于，所述根据所述像素鱼长和所述拍摄距离，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长，具体包括：

获取所述摄像头的横向分辨率和横向拍摄实际长度；

根据所述横向分辨率和所述横向拍摄实际长度，利用公式α＝A/B+β，确定摄像头的比例因子；

根据所述比例因子和所述像素鱼长，利用公式L＝α*d，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长；

其中，α为比例因子，A为横向拍摄实际长度，B为横向分辨率，β为校正因子，L为实际体长，d为像素鱼长。

5.一种鱼类规格的测量系统，其特征在于，所述系统，包括：

待测鱼类图像获取模块，用于获取待测鱼类图像；

像素鱼长确定模块，用于将所述待测鱼类图像输入到鱼类识别模型中，输出待测鱼类图像中每条鱼的像素鱼长；所述鱼类识别模型是利用标注历史鱼类图像数据集，基于YOLOV5目标检测模型进行训练得到的；所述像素鱼长为鱼的体长在图像上所占的像素个数；

拍摄距离确定模块，用于获取拍摄所述待测鱼类图像的摄像头与待测鱼类之间的拍摄距离；

实际体长确定模块，用于根据所述像素鱼长和所述拍摄距离，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长。

6.根据权利要求5所述的鱼类规格的测量系统，其特征在于，所述系统，还包括：

种类获取模块，用于将所述待测鱼类图像输入到鱼类识别模型中，输出待测鱼类图像中每条鱼的种类；

体重确定模块，用于根据所述待测鱼类图像中多条鱼的种类和实际体长，利用种类-实际体长-体重关系确定待测鱼类图像中每条鱼的体重。

7.根据权利要求5所述的鱼类规格的测量系统，其特征在于，所述系统，还包括：

鱼类历史图像获取模块，用于获取鱼类历史图像；

标注模块，用于将所述鱼类历史图像中的鱼类进行预测框标注和种类标注，得到多张标注历史鱼类图像作为标注历史鱼类图像数据集；

标注鱼类的像素鱼长确定模块，用于将标注历史鱼类图像中预测框所占的像素个数确定为标注鱼类的像素鱼长；

鱼类识别模型确定模块，用于以所述标注历史鱼类图像数据集为输入，以图像中每条鱼的种类以及像素鱼长为输出，基于YOLOV5目标检测模型进行训练，获取目标鱼类的识别权重，得到鱼类识别模型。

8.根据权利要求5所述的鱼类规格的测量系统，其特征在于，所述实际体长确定模块，具体包括：

数据获取单元，用于获取所述摄像头的横向分辨率和横向拍摄实际长度；

比例因子确定单元，用于根据所述横向分辨率和所述横向拍摄实际长度，利用公式α＝A/B+β，确定摄像头的比例因子；

实际体长确定单元，用于根据所述比例因子和所述像素鱼长，利用公式L＝α*d，确定待测鱼类图像中每条鱼的实际体长；

其中，α为比例因子，A为横向拍摄实际长度，B为横向分辨率，β为校正因子，L为实际体长，d为像素鱼长。