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一种基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法及终端
申请人信息
- 申请人:深圳大学
- 申请人地址:518061 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号
- 发明人: 深圳大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法及终端 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311520376.0 |
| 申请日 | 2023/11/14 |
| 公告号 | CN117475294A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06V20/05 |
| 权利人 | 深圳大学 |
| 发明人 | 黄耀波; 刘英; 陈炫辛; 陈庭槿; 邱嘉宜; 黄梓鹏; 何珊 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区南海大道3688号 |
摘要文本
深圳大学取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法及终端，方法包括：采集水下养殖鱼类缺氧视频数据，并对所述养殖鱼类缺氧视频数据中的图像数据进行优化处理，得到养殖鱼类缺氧数据集；将所述养殖鱼类缺氧数据集输入深度学习神经网络模型进行训练，得到鱼类识别神经网络模型；将所述鱼类识别神经网络模型载入鱼类缺氧判断模型得到鱼类缺氧检测模型；通过所述鱼类缺氧检测模型对水下养殖鱼类进行缺氧检测，输出检测结果，并进行预警；本发明提出的一种基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法，解决了现有的鱼类缺氧识别检测方法还存在鱼类缺氧识别检测准确率较低的技术问题。
专利主权项内容
1.一种基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法，其特征在于，所述基于机器视觉技术的养殖鱼类缺氧检测方法包括以下步骤：采集水下养殖鱼类缺氧视频数据，并对所述养殖鱼类缺氧视频数据中的图像数据进行优化处理，得到养殖鱼类缺氧数据集；将所述养殖鱼类缺氧数据集输入深度学习神经网络模型进行训练，得到鱼类识别神经网络模型；将所述鱼类识别神经网络模型载入鱼类缺氧判断模型得到鱼类缺氧检测模型；通过所述鱼类缺氧检测模型对水下养殖鱼类进行缺氧检测，输出检测结果，并进行预警。