[发明专利]基于图像识别的养殖虾实时监控方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的养殖虾实时监控方法，所述养殖虾实时监控方法包括：构建样本训练集，标注所述样本训练集中的所述养殖虾后导出VOC数据集，调用Faster‑RCNN网络模型中的残差卷积网络对VOC数据集进行训练获取虾特征权重，拍摄暂养箱中全部所述养殖虾的图像数据，并导入所述虾特征权重进行实时监控，本发明实时监控暂养箱中虾的生存状态，自动化程度高，小目标检测精确等优点。

技术领域

本发明涉及计算机图像识别技术领域，具体涉及一种在暂养环境下养殖虾特征实时监测方法。

背景技术

名优特虾类的品质和其利润有着密切的关系，亲虾的健康是虾类繁殖育苗成功的关键。现有的暂养箱比较简陋仅通过曝气增氧保持虾的存活，需要人工巡视来观察虾类的特征状态，但是虾类暂养通常在较为阴暗的环境仅通过人工观察无法准确了解虾的特征状态。虾在暂养过程中会发生打斗、互相蚕食、蜕壳、死亡，亲虾还具有抱卵特征，这些特征通过人工统计是徒劳而困难的。虾在暂养箱内可能因为密度过高发生打斗，也会因为饥饿互相蚕食或者营养缺乏导致蜕壳困难，有的虾也会因为应激反应造成死亡。因此如何设计一种可以实时监控暂养箱中虾的生存状态的系统进行实时监控是目前需要解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何实时监控暂养箱中养殖虾的生存状态提供一种基于图像识别的养殖虾监控方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种基于图像识别的养殖虾实时监控方法，所述养殖虾实时监控方法包括：

构建样本训练集；

标注所述样本训练集中的所述养殖虾后导出VOC数据集；

调用Faster-RCNN网络模型中的残差卷积网络对VOC数据集进行训练获取虾特征权重；

拍摄暂养箱中全部所述养殖虾的图像数据，并导入所述虾特征权重进行实时监控。

较佳地，在所述构建样本训练集之前还包括使用图传模块控制摄像头拍摄所述暂养箱中部分所述养殖虾图像。

较佳地，标注所述样本训练集中的所述养殖虾包括：

根据所述养殖虾状态设置类别名称；

对所述样本训练集中的所述养殖虾进行人工标注；

检查并导出所述VOC数据集。

较佳地，所述获取虾特征权重包括：

整理部分所述养殖虾图像位置路径；

调用所述Faster-RCNN网络模型中的所述残差卷积网络对所述VOC数据集进行训练，获取虾特征权重；

设置类别值及学习速率。

较佳地，在屏幕上显示所述实时监控结果和/或上传云端数据库。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：实时监控暂养箱中虾的生存状态，自动化程度高，小目标检测精确等优点。

附图说明

图1为本发明基于图像识别的养殖虾监控方法的一实施例的方法流程图；

图2为本发明基于图像识别的养殖虾监控方法的一实施例的标注样本训练集中养殖虾流程图；

图3为本发明基于图像识别的养殖虾监控方法的一实施例的获取虾特征权重流程图。

具体实施方式