[发明专利]一种深海鱼类图像分类识别方法

权利要求书

1.一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、根据深海鱼类的鱼鳍位置信息量、鱼大小信息量、鱼尾形状信息量和体色信息量建立鱼类状态多源信息数据库，并将鱼类的状态相似度分为0-1；

步骤二、建立以BP算法为基础的三层神经网络，包括输入层、隐含层和输出层；其中

输入层：接受外部的信号与数据，将鱼鳍位置信息量、鱼大小信息量、鱼尾形状信息量和体色信息量的指标作为输入层的节点；

输出层：采用ANN网络中的BP网络模型，通过BP网络神经模型将定性转化为定量输出，综合评估集合输出结果；

隐含层：根据神经元数算法进行网络构建，建立简洁高效的模型；

步骤三、在神经网络工具的基础上设置好各项的参数，并对神经网络进行训练和验证；

步骤四、建立图像采集模块；用于获取深海鱼类图像数据，然后将拍摄的数据图像数据上传到多源信息数据库做进一步处理；

步骤五、分别将鱼鳍位置信息量、鱼大小信息量、鱼尾形状信息量和体色信息量的数据引入训练好的神经网络得到P1、P2、P3和P4的相关数值；

步骤六、根据得到的P1、P2、P3和P4的数值进行计算，得到本次鱼类评估的各状态量的具体值；

步骤七、再输入本次状态评估的各状态量的具体值，输出本次综合评估结果P；

步骤八、将得到的结果P输入多源信息数据库内进行深海鱼类的分类识别。

2.根据权利要求1所述的一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于：步骤一中，可以将状态相似度分为五种状态：0-0.2分为I度相似、0.2-0.4分为II度相似、0.4-0.6分为III度相似、0.6-0.8分为V度相似、0.8-1分为VI度相似。

3.根据权利要求1所述的一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于：步骤三中，所述参数为修正率、训练次数和训练目标误差。

4.根据权利要求1所述的一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于：步骤四中，需要对图像进行预处理，将采集到的鱼类图像进行预处理后，进行读取图片、调整尺寸和数据转换。

5.根据权利要求1所述的一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于：步骤四中，所述图像采集模块包括：水下摄像器材、仪器接口、水下接驳模块、数据缓存转发模块和分解成帧预处理模块。

6.根据权利要求1所述的一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于：步骤八中，所述多源信息数据库得到结果后并进行展示，如：A鱼＝0.5、B鱼＝0.63、C鱼＝0.72、D鱼＝0.82。