[发明专利]鱼群投喂决策方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种鱼群投喂决策方法，其特征在于，包括：

获取鱼类营养投喂数据，以预设规则构建鱼类营养投喂知识库；

其中，所述预设规则为基于线性判别式分析LDA模型的鱼类营养投喂数据的分析处理，所述鱼类营养投喂知识库中包括鱼的种类-饲料类型-鱼的养殖密度-鱼的生物量指标-投喂量-饲料型号的关系链；

采集待投喂鱼群的水下图像，基于所述水下图像确定所述待投喂鱼群的生物量信息和养殖密度；

基于所述生物量信息和养殖密度查询所述鱼类营养投喂知识库，确定投喂饲料型号和投喂量。

2.根据权利要求1所述的鱼群投喂决策方法，其特征在于，所述以预设规则构建鱼类营养投喂知识库，具体包括：

将所述鱼类营养投喂数据的txt文件元数据信息进行初始清洗，得到数据结点；

基于所述LDA模型对所述数据结点进行二次清洗，得到任一文档中任一主题下任一词汇出现的概率；

选择所述任一主题下出现概率最大的词汇为所述关系链中的元素；

其中，所述主题为人工选定的鱼的种类、饲料类型和饲料型号。

3.根据权利要求2所述的鱼群投喂决策方法，其特征在于，所述基于所述LDA模型对所述数据结点进行二次清洗，得到任一文档中任一主题下任一词汇出现的概率，具体包括：

确定所述数据结点的语料库W、词汇表V和主题向量T；

其中，W＝{w₁,w₂,…,w_n}，V＝{v₁,v₂,…,v_m}，T＝{t₁,t₂,…,t_k}，n为文档总数，m为词汇总数，k为主题总数；

对于每个文档中的任一主题，确定任一词汇v_j在任一文档w_i中出现的频率d_ij，构建频率二阶矩阵D_n×m；

将所述频率二阶矩阵D_n×m输入LDA模型，输出文档-主题二阶矩阵M_n×k和主题-词汇二阶矩阵Q_k×m；

基于所述文档-主题二阶矩阵M_n×k和所述主题-词汇二阶矩阵Q_k×m确定每个主题的文档-词汇二阶矩阵S_n×m。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的鱼群投喂决策方法，其特征在于，所述获取鱼类营养投喂数据，具体包括：

基于人工收集的饲料厂投喂手册和网络爬取的鱼类养殖技术信息，确定鱼类营养投喂数据；

其中，所述网络爬取的鱼类养殖技术信息包括爬取养殖技术教育网站的网页信息和文献网站中的鱼类养殖论文信息。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的鱼群投喂决策方法，其特征在于，所述基于所述水下图像确定所述待投喂鱼群的生物量信息，具体包括：

确定所述水下图像中采集的待投喂鱼群中鱼的图像坐标系坐标；

基于摄像机坐标系转换规则，将所述图像坐标系坐标转换为世界坐标系坐标；

基于所述世界坐标系坐标确定所述鱼的长度和宽度，基于所述长度和宽度确定所述鱼的表面积和鱼体质量；

其中，所述生物量信息包括鱼的长度、宽度、表面积和鱼体质量。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的鱼群投喂决策方法，其特征在于，所述基于所述水下图像确定所述待投喂鱼群的养殖密度，具体包括：

将所述水下图像输入至密度图提取模型，输出待投喂鱼群的密度图；

其中，所述密度图提取模型是基于样本水下图像和对应的密度图标签进行训练得到的，所述密度图提取模型训练过程中的神经网络构建包括生成低分辨率密度图LR-CNN网络和生成高分辨率密度图HR-CNN网络；

基于所述密度图确定所述待投喂鱼群的养殖密度。