[发明专利]基于深度学习的深海网箱鱼类健康识别系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的深海网箱鱼类健康识别系统和方法，包括图像采集模块、图像识别模块和健康识别监控终端，其中，图像采集模块包括水下主控板、实时传输模块、存储模块、水下照明模块、水下摄像机、水下电池舱、电源电路；所述健康识别监控终端包括数据中心、远程监控终端和实时接收模块。本发明面向水产养殖集约、高产、高效、生态、安全的发展需求，基于深度学习与无线传感器技术开发的，集图像信息在线采集、无线传输、图像识别与处理、预警信息发布、决策支持、远程与自动控制等功能。

主权项

1.一种基于深度学习的深海网箱鱼类健康识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像识别模块和健康识别监控终端，其中，所述图像采集模块包括水下主控板、实时传输模块、存储模块、水下照明模块、水下摄像机、水下电池舱、电源电路；所述健康识别监控终端包括数据中心、远程监控终端和实时接收模块；水下电池舱和电源电路为图像采集模块中其他部分供电；水下主控板与实时传输模块、存储模块、水下照明模块和水下摄像机分别连接，水下照明模块为水下摄像机在拍摄时辅助灯光，水下摄像机拍摄到的图像存储于存储模块，水下主控板将采集到的图像处理后通过实时传输模块发送给实时接收模块，实时接收模块与数据中心连接，图像识别模块与远程监控终端分别于数据中心连接，图像识别模块对数据中心中的图像根据以卷积神经网络为基础搭建的深度学习模型，选择适合分类器进行识别判断后发送给远程监控终端；远程监控终端接收并实时显示监控视频，并对图像识别模块发送的识别结果进行分析应用，并根据分析结果进行报警。