[发明专利]鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别鱼群摄食行为的时序图像包含的多个图像对；其中，单一图像对包含单一鱼群摄食行为状态；将时序图像包含的多个图像对依次输入至行为识别模型中，得到行为识别模型输出的鱼群摄食行为状态结果；其中，行为识别模型是基于第一样本时序图像及对应的标注标签和第二样本时序图像及对应的状态标记训练得到的；所述行为识别模型用于基于对第一样本时序图像及对应的标注标签完成目标检测训练，并基于对第二样本时序图像及对应的状态标记进行特征聚类训练后，对待识别鱼群摄食行为进行状态识别。本发明实施例实现了对水产养殖中鱼群摄食行为的准确识别。

技术领域

本发明涉及水产养殖信息技术领域，尤其涉及一种鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

鱼类作为一种重要的动物性蛋白进补产品，不仅可以提供优质蛋白，而且还富含赖氨酸和蛋氨酸等多种有利于人体健康的氨基酸，以及人体必需的矿物质和维生素。现阶段，随着我国水资源承载力下降，水产养殖领域的水资源量正在逐步缩小，提高单位养殖产量，对我国水产供应有着重要意义。在水产养殖中，饲喂成本约占全部成本的60％。目前，循环水养殖系统中鱼类饵料投喂仍以人工操作为主，投喂方式多为单次定量投喂，这可能导致投喂过度或投喂不足，影响鱼群健康。因此，通过对循环水养殖系统内鱼群的摄食行为进行识别分析，根据鱼群行为确定鱼群当前的摄食状态，优化饵料投喂量，对养殖系统中鱼群生长和成本控制有着重要意义。

发明内容

本发明实施例提供一种鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有水养殖中对鱼群摄食行为识别准确率低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种鱼群摄食行为识别方法，包括：

确定待识别鱼群摄食行为的时序图像包含的多个图像对；其中，单一图像对包含单一鱼群摄食行为状态；

将所述时序图像包含的多个图像对依次输入至行为识别模型中，得到所述行为识别模型输出的鱼群摄食行为状态结果；

其中，所述行为识别模型是基于第一样本时序图像及对应的标注标签和第二样本时序图像及对应的状态标记训练得到的；

所述行为识别模型用于基于所述第一样本时序图像及对应的标注标签完成目标检测训练，并基于所述第二样本时序图像及对应的状态标记完成特征聚类训练后，对所述待识别鱼群摄食行为进行状态识别。

优选地，所述待识别鱼群摄食行为的时序图像是基于对鱼群摄食行为的视频数据按照固定帧进行间隔采样得到；所述单一图像对是基于所述时序图像中任意连续前后两帧时序图像构成的。

优选地，所述行为识别模型包括目标检测模型、行为特征提取模型和行为特征分类模型；

将所述时序图像包含的多个图像对依次输入至行为识别模型中，得到所述行为识别模型输出的鱼群摄食行为状态结果，包括：

依次将所述时序图像包含的多个图像对输入至所述目标检测模型，依次输出所述时序图像中单一图像对的鱼体位置变化向量组；

依次将所述单一图像对的鱼体位置变化向量组输入至所述行为特征提取模型，依次输出所述单一图像对对应的的鱼群行为特征向量；

依次将所述单一图像对对应的鱼群行为特征向量对输入至所述行为特征分类模型对所述时序图像的单一图像对进行分类，依次输出所述时序图像的投喂前后时间段内的鱼群摄食行为状态结果；

其中，所述目标检测模型是基于所述第一样本时序图像及对应的标注标签对SSD神经网络模型训练得到的；

所述行为特征分类模型是基于所述第二样本时序图像及对应的状态标记对分类模型训练得到的。

优选地，所述目标检测模型包括鱼体位置信息模型和鱼体位置变化模型；