[发明专利]一种水下视频鱼类识别方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种水下视频鱼类识别方法，其特征在于，包括：

构建鱼类影像数据库；

获取水下视频影像；

将水下视频影像分割成图像帧文件，然后将其导入图像识别系统内进行识别处理，输出带有框选标记的检测图像帧；

提取检测图像帧内带有框选标记的区域，将其导入鱼类影像数据库内进行匹配处理，输出图像匹配结果；

当图像匹配结果满足预设条件时，输出鱼类信息。

2.如权利要求1所述的水下视频鱼类识别方法，其特征在于，所述带有框选标记的检测图像帧为对图像帧内的鱼类整体、鱼头、鱼身、鱼鳍和鱼尾进行分别框选标记；

所述鱼类影像数据库所存储的数据包括不同鱼类的多视角整体图像数据和将鱼类的鱼头、鱼身、鱼鳍及鱼尾进行多视角单独分割存储的局部图像数据。

3.如权利要求2所述的水下视频鱼类识别方法，其特征在于，所述的图像匹配结果还经归一化处理后，获得1×2的矩阵数据结果(x₁，y₁)，其中，x₁+y₁＝1，x₁为匹配符合概率，y₁为匹配不符合概率。

4.如权利要求3所述的水下视频鱼类识别方法，其特征在于，将水下视频影像分割成图像帧文件的方法为：

将水下视频影像中的视频流转换成图像帧，然后按预设时间间隔抽取对应的图像帧，生成检测图像帧，其用于导入图像识别系统内进行识别处理。

5.如权利要求4所述的水下视频鱼类识别方法，其特征在于，所述鱼类影像数据库中的鱼类数据还依据鱼类的体形比例特征和鱼类的头部特征进行分类并建立索引库，所述的体形比例特征为依据鱼的长度和其腹部至背部的高度比例范围确定，该体形比例特征数值区间至少包括：[0，1]、[1，2]、[2，5]、[5，10]、[10，15]、[15，30]、[30，+∞]；

所述检测图像帧导入鱼类影像数据库内进行匹配时，采用边缘检测算法提取检测图像帧内的鱼类整体轮廓，对鱼类的高度、长度进行估算，并求取长高比值，将该长高比值对应到鱼类影像数据库的索引库，然后在对应的体形比例特征数值区间下属的数据集进行匹配，并实时获得与该检测图像帧内鱼类匹配符合概率最高的鱼类数据，将该鱼类数据的匹配符合概率设为第一数据；

当第一数据大于第一预设值时，将其作为临时图像匹配结果进行先行输出，然后在其满足预设条件下，输出鱼类信息；

当第一数据小于第二预设值时，继续执行调用鱼类数据库中的数据进行匹配，直至第一数据大于第二预设值或鱼类数据库遍历匹配完毕；

其中，对应体形比例特征数值区间下属的数据集匹配结束后，根据体形比例特征数值区间的起始值与当前检测图像帧内鱼类长高比值的差值由小至大顺序对其余体形比例特征数值区间下属的数据集进行匹配。

6.如权利要求5所述的水下视频鱼类识别方法，其特征在于，所述的边缘检测算法为canny边缘检测算法或Scharr边缘检测算法。