一种基于深度学习的近海养殖鱼框个数与面积统计方法
基本信息
| 申请号 | CN202110958741.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113689488A | 公开（公告）日 | 2021-11-23 |
| 申请公布号 | CN113689488A | 申请公布日 | 2021-11-23 |
| 分类号 | G06T7/62;G06T5/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李伟;陈诚;张文博;刘康;邰伟鹏;滕庆勇;桂再鑫;李木子 | 申请（专利权）人 | 安徽工大信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 安徽知问律师事务所 | 代理人 | 王亚军 |
| 地址 | 243000 安徽省马鞍山市霍里山大道北段698号马鞍山软件园2栋801室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的近海养殖鱼框个数与面积统计方法，属于统计方法技术领域。方法如下：采集全球近海区域包含鱼框的卫星图，并对图中的各类鱼框进行标记，得到图片中鱼框的类别和位置坐标；根据原图像、鱼框类别和位置坐标制作训练数据集；利用深度学习算法YOLOV3对训练集数据迭代计算更新模型；利用优化模型对未标记的鱼框图像进行分类识别并统计数量；根据坐标，对图像进行掩膜和二值化阈值处理，改进圆、矩形、网格面积算法求出鱼框面积。本发明克服了卫星图中鱼框密集，面积无法计算的棘手问题，提供了一种基于深度学习和图像处理的鱼框统计方法，提高了识别和计算效率，降低了人工成本和错误率。 |
