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公开(公告)号：CN116311001A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310561907.4
申请日：2023-05-18
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 中洋渔业(江门)有限公司
摘要： 本发明提供一种鱼群行为识别方法、装置、系统、设备及介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标视频的目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征；输入所述目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征至多模态鱼群行为识别模型，获取目标视频对应的目标鱼群行为；多模态鱼群行为识别模型是根据每一样本视频的样本影像特征、样本音频特征以及样本水质特征，与每一样本视频的样本鱼群行为进行训练而确定的。本发明采用多模态融合的方法，将影像、音频和水质数据所对应的特征相互融合，从而提高了鱼群摄食行为识别的抗干扰能力，从多方位、多角度进行摄食行为分析，准确识别鱼群摄食行为状态，进而实现鱼群的精准投喂，减少饲料的浪费。
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公开(公告)号：CN116311001B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310561907.4
申请日：2023-05-18
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 中洋渔业(江门)有限公司
摘要： 本发明提供一种鱼群行为识别方法、装置、系统、设备及介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标视频的目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征；输入所述目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征至多模态鱼群行为识别模型，获取目标视频对应的目标鱼群行为；多模态鱼群行为识别模型是根据每一样本视频的样本影像特征、样本音频特征以及样本水质特征，与每一样本视频的样本鱼群行为进行训练而确定的。本发明采用多模态融合的方法，将影像、音频和水质数据所对应的特征相互融合，从而提高了鱼群摄食行为识别的抗干扰能力，从多方位、多角度进行摄食行为分析，准确识别鱼群摄食行为状态，进而实现鱼群的精准投喂，减少饲料的浪费。
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公开(公告)号：CN118583053A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410682328.X
申请日：2024-05-29
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/03 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20
摘要： 本发明提供一种鱼类体尺测量方法、装置和鱼类尺寸无损测量设备，该鱼类体尺测量方法包括：基于关键点检测模型对目标鱼类的关键点数据集进行检测，得到关键点检测结果；其中，关键点检测模型包括双层路由注意力结构和快速卷积模块；双层路由注意力结构用于从关键点数据集中提取多个关键点特征，快速卷积模块用于对多个关键点特征进行卷积计算，得到目标特征；关键点检测模型基于以目标特征为训练特征，以Focal EIoU函数为损失函数训练得到；根据关键点检测结果对鱼类姿态进行拟合，并根据拟合结果确定鱼类体尺数据。本发明所述方法提高了复杂环境下的鱼类体尺测量的稳定性和准确率。
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公开(公告)号：CN118570464A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410597587.2
申请日：2024-05-14
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80
摘要： 本发明提供一种鱼类行为检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取多任务鱼类行为数据集；构建多任务鱼类行为检测模型，所述多任务鱼类行为检测模型用于实现目标检测、姿态估计和语义分割三种任务；基于所述多任务鱼类行为数据集中含有鱼类目标检测，姿态估计和语义分割的标注信息，对所述多任务鱼类行为检测模型进行训练；使用训练完成的多任务鱼类行为检测模型对鱼类行为进行识别，得到鱼类目标检测、语义分割和姿态估计三种结果输出，可以解决基于轻量级骨干网络的多任务鱼类识别方法中缺乏统一的模型结构和学习方式问题，提高鱼类行为识别的准确性。
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