[发明专利]水下鱼类目标检测方法及装置

说明书

本发明提供一种水下鱼类目标检测方法及装置，该方法包括：将待检测图像输入目标检测模型中的特征提取模型中，从所述特征提取模型的各层输出的特征图中获取所述待检测图像的多个不同尺度的特征图；将多个不同尺度的特征图输入所述目标检测模型，输出所述待检测图像的目标检测结果；其中，所述待检测图像包括多个不同尺度的鱼类目标的图像。本发明一方面实现通过提取多个不同尺度的特征图，以完整表征待检测图像中各尺度的鱼类目标的特征，有效缓解尺寸较小的鱼类目标在目标检测过程丢失，尺度较大的鱼类目标因为特征不全而难以进行目标检测的现象；另一方面，联合多个不同尺度的特征图对待检测图像进行目标检测，使得目标检测结果更加准确。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种水下鱼类目标检测方法及装置。

背景技术

目前，鱼类养殖在水产养殖中占据主导地位。为了保证鱼类的产量，有必要对养殖的鱼类的数量进行估算，或者监测其生长状态。另外，为了预防鱼的突然死亡对其他鱼的生长造成严重影响，有必要对出现异常状况的目标鱼类进行个体跟踪。

随着水下机器人和摄像机也正在不断发展之中，水下视频或图像的研究逐渐成为许多其他领域的研究热点。目前主要根据水下视频或图像，采用机器学习算法对鱼类进行目标检测，以对水下鱼类生长状态进行监控和计数，以及对鱼类个体进行追踪。

但是，鱼类养殖形式为高度集约化，使得单个鱼类目标在图像中所占的像素面积较小，产生众多小目标。且鱼类目标在图像中的尺寸大小受鱼类目标与水下摄像头之间的距离影响，即靠近的鱼类目标在图像中所占像素面积大，而远离摄像头的鱼类目标占据的像素面积小，使得鱼类在图像中的尺寸存在较大的差异。因此，采用现有技术对鱼类目标进行目标检测时，尺度较小的鱼类目标在检测过程中易被丢失，尺度较大的鱼类目标会因为特征信息不全而无法检测，导致检测准确率较低。

发明内容

本发明提供一种水下鱼类目标检测方法及装置，用以解决现有技术中在鱼类目标在图像中的尺寸存在较大的差异时，难以准确获取鱼类目标的目标检测结果的缺陷，实现在鱼类目标在图像中的尺寸存在较大的差异时，准确获取鱼类目标的目标检测结果。

本发明提供一种水下鱼类目标检测方法，包括：

将待检测图像输入目标检测模型中的特征提取模型中，从所述特征提取模型的各层输出的特征图中获取所述待检测图像的多个不同尺度的特征图；

将所述多个不同尺度的特征图输入所述目标检测模型，输出所述待检测图像的目标检测结果；

其中，所述目标检测模型，以样本图像为样本，以样本图像的目标检测标签为样本标签进行训练获取；所述待检测图像包括多个不同尺度的鱼类目标的图像。

根据本发明提供的一种水下鱼类目标检测方法，所述特征提取模型包括反卷积模块和下采样模块；

相应地，所述将待检测图像输入目标检测模型中的特征提取模型中，从所述特征提取模型的各层输出的特征图中获取所述待检测图像的多个不同尺度的特征图，包括：

将所述待检测图像依次经过各下采样模块，获取最后一个下采样模块输出的特征图；

将所述最后一个下采样模块输出的特征图依次经过各反卷积模块，获取各反卷积模块输出的特征图；

将各反卷积模块输出的特征图作为所述待检测图像的特征图；

其中，各反卷积模块输出的特征图为不同尺度的特征图，所述下采样模块用于对所述下采样模块的输入进行下采样，所述反卷积模块用于对所述反卷积模块的输入进行反卷积。

根据本发明提供的一种水下鱼类目标检测方法，所述将所述最后一个下采样模块输出的特征图依次经过各反卷积模块，获取各反卷积模块输出的特征图，包括：