[发明专利]一种鱼苗计数方法、装置、电子设备与存储介质

权利要求书

1.一种鱼苗计数方法，其特征在于，包括：

获取包含目标鱼苗的图像；

将所述包含目标鱼苗的图像输入预先训练的鱼苗数量预测模型，得到目标鱼苗的数量；

其中，所述鱼苗数量预测模型是基于样本鱼苗的图像训练得到，包括特征提取层、注意力机制层以及鱼苗数量确定层；其中，

所述特征提取层，用于根据所述包含目标鱼苗的图像，获取总信息特征图；

所述注意力机制层，用于根据所述总信息特征图，获取关键信息特征图；

所述鱼苗数量确定层，用于根据所述关键信息特征图，确定目标鱼苗的数量。

2.根据权利要求1所述的鱼苗计数方法，其特征在于，所述特征提取层包括三个并行的卷积神经网络，其中，所述三个并行的卷积神经网络中各个卷积神经网络含有不同尺寸的卷积核，用于提取各自对应范围的特征信息。

3.根据权利要求1所述的鱼苗计数方法，其特征在于，所述注意力机制层包括主干卷积网络和注意力网络，其中，所述注意力网络包括一个未经批量归一化的残差块和一个卷积层，所述主干卷积网络包含三列卷积神经网络。

4.根据权利要求1所述的鱼苗计数方法，其特征在于，所述鱼苗数量确定层包括特征聚合网络和数量积分网络，

对应的，所述根据所述关键信息特征图，确定目标鱼苗的数量，包括：

通过所述特征聚合网络，利用空间金字塔池化SPP对所述关键信息特征图进行处理，得到鱼苗密度图；

通过所述数量积分网络，对所述鱼苗密度图进行积分运算得到目标鱼苗的数量。

5.根据权利要求1所述的鱼苗计数方法，其特征在于，还包括鱼苗数量预测模型步骤：

获取样本鱼苗的标注图，其中，所述样本鱼苗的标注图包括样本鱼苗数量的标注信息；

将所述样本鱼苗的标注图输入待训练的鱼苗数量预测模型，得到样本鱼苗的预测数量；

根据样本鱼苗的实际数量与样本鱼苗的预测数量，通过平方误差损失SSE函数和结构性相似损失SSIM函数对鱼苗数量预测模型进行联合训练，计算本轮训练的损失函数值，其中，所述样本鱼苗的实际数量由所述样本鱼苗数量的标注信息得到；

在本轮训练的损失函数值大于预设的阈值的情况下，继续训练过程，或在本轮训练的损失函数值小于或等于预设的阈值的情况下，结束训练。

6.一种鱼苗计数装置，其特征在于，包括：

目标鱼苗信息采集模块，用于获取包含目标鱼苗的图像；

目标鱼苗数量预测模块，用于将所述包含目标鱼苗的图像输入预先训练的鱼苗数量预测模型，得到目标鱼苗的数量；

其中，所述鱼苗数量预测模型是基于样本鱼苗的图像训练得到，包括特征提取层、注意力机制层以及鱼苗数量确定层；其中，

所述特征提取层，用于根据所述包含目标鱼苗的图像，获取总信息特征图；

所述注意力机制层，用于根据所述总信息特征图，获取关键信息特征图；

所述鱼苗数量确定层，用于根据所述关键信息特征图，确定目标鱼苗的数量。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述鱼苗计数方法的步骤。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述鱼苗计数方法的步骤。

9.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，其特征在于，所述指令在被执行时用于实现如权利要求1至5任一项所述鱼苗计数方法的步骤。