[发明专利]基于关键点检测和深度卷积神经网络的鱼体姿态与长度自动分析方法有效
| 申请号： | 202010708291.5 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111862048B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 李艳君;索飞扬;黄康为;凌贵 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/60;G06T5/00;G01B11/02 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于关键点检测和深度卷积神经网络的鱼体姿态与长度自动分析方法，包括步骤：S1、通过水下双目摄像机获取包含鱼群的双目图像，所述双目图像包括左图和右图；S2、在水下环境标定获得双目摄像机参数，并对获取的双目图像进行双目校正。本发明的有益效果是：结合了深度卷积神经网络，对应用环境和场景适应性强；引入关键点检测思想，只关注鱼类身上特定的关键点的空间位置，避免了全局双目匹配在水下应用的困难；所需设备简单，只需要水下双目摄像机和运算后端；可实现实时对图像中不同位置和姿态的多条鱼进行姿态估计和长度测量，准确度和效率较高；让模型同样对任务具有泛化能力，容易从一个工作场景迁移至另一个。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关键 检测 深度 卷积 神经网络 姿态 长度 自动 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
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浙大城市学院，未经浙大城市学院许可，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】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010708291.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种生物抑藻剂的制备方法
- 下一篇：一种基于包裹式极化技术的不锈钢耐腐蚀工艺
