[发明专利]一种鱼类识别的数据增广方法以及鱼类识别方法和系统在审
| 申请号: | 202210192884.X | 申请日: | 2022-03-01 |
| 公开(公告)号: | CN114663721A | 公开(公告)日: | 2022-06-24 |
| 发明(设计)人: | 万国勇;邱建忠;邬君;钟志坚;廖冬芽;万迪文;廖炳飞;付红贤;黄兰波;肖志鹏 | 申请(专利权)人: | 中铁水利水电规划设计集团有限公司;宝尼(宁波)智能科技有限公司;江西武大扬帆科技有限公司 |
| 主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/26;G06V20/40;G06V20/52;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司: | 成都欣圣知识产权代理有限公司 51292 | 代理人: | 胡小亮 |
| 地址: | 330209 江西省南昌市南昌县*** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 鱼类 识别 数据 增广 方法 以及 系统 | ||
1.一种鱼类识别的数据增广方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤S1,确立不同的水下场景,针对每种水下场景至少获取一张水下环境图像;不同的水下场景由自然环境、水体清澈程度和/或光线变化产生,且鱼类未在该水下场景中出现;每张水下环境图像的像素尺寸均相同;
步骤S2,设置清水水下场景,并在该清水水下场景中放入鱼类;获取若干清水水下场景的第一鱼类图像;每张第一鱼类图像的像素尺寸均相同,且第一鱼类图像的像素尺寸与水下环境图像的像素尺寸相同;
步骤S3,选择一张第一鱼类图像,逐一确定该第一鱼类图像中可识别的鱼类并进行标注,并记入第一记录文件中;标注内容包括鱼类类别和位置信息,标注格式为:{(class),(x1,y1),(x2,y2)},
其中,class为鱼类类别;
(x1,y1)为单条鱼类最大外接矩形框左上角的坐标点;
(x2,y2)为同一单条鱼类最大外接矩形框右下角的坐标点;
步骤S4,待第一鱼类图像中可识别的鱼类均完成标注,保存第一记录文件,且该第一记录文件的保存名称与对应的第一鱼类图像的保存名称相同;
步骤S5,重复步骤S3和步骤S4,直至全部第一鱼类图像均完成标注,并保存有对应的第一记录文件;
步骤S6,选择一张标注后的第一鱼类图像,并进行灰度处理和图像分割处理,得到无背景的第二鱼类图像;第二鱼类图像的像素尺寸与水下环境图像的像素尺寸相同,且第二鱼类图像的标注内容和标注格式与第一鱼类图像的标注内容和标注格式相同;
步骤S7,重复步骤S6,直到全部第一鱼类图像均转换为对应的无背景的第二鱼类图像;
步骤S8,选择一张第二鱼类图像作为前景,选择一张水下环境图像为背景,将该第二鱼类图像与水下环境图像进行像素叠加,生成第三鱼类图像,并在第二记录文件中记入第二鱼类图像的标注内容;该第二记录文件的保存名称与对应的第三鱼类图像的保存名称相同;
步骤S9,重复步骤S8,完成每张第二鱼类图像与全部水下环境图像的分别进行像素叠加,得到第三鱼类图像的数据集和对应的第二记录文件的数据集,完成鱼类识别的数据增广。
2.根据权利要求1所述的鱼类识别的数据增广方法,其特征在于,所述步骤S3中,逐一确定该第一鱼类图像中可识别的鱼类具体过程包括:
步骤S31,选择第一鱼类图像中任意一条鱼类;
步骤S32,若该鱼类没有与其他鱼类的存在图像重叠,观察该鱼类是否头、身、尾形态特征完整且清晰可见;若观察结果是完整,则确定为可识别并进行标注;
步骤S33,若该鱼类与其他鱼类的存在图像重叠,观察该鱼类与其他鱼类的重叠区域是否影响到该鱼类形态特征展示;若观察结果是形态特征相对完整且清晰可见,则确定为可识别并进行标注;
步骤S34,重复步骤S31至步骤S33,直至确定出第一鱼类图像中全部可识别的鱼类并进行标注。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中铁水利水电规划设计集团有限公司;宝尼(宁波)智能科技有限公司;江西武大扬帆科技有限公司,未经中铁水利水电规划设计集团有限公司;宝尼(宁波)智能科技有限公司;江西武大扬帆科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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