一种对虾生物量快速感知方法

本发明属于图像识别领域，具体涉及一种对虾生物量快速感知方法。

背景技术：

1、凡纳滨对虾(litopenaeus vannamei)又称南美白对虾，原产于太平洋沿岸水域秘鲁北部至墨西哥桑诺拉一带，属暖水性经济虾种。在循环水养殖过程中，既要保证充足的饵料投喂量，又要避免投喂饵料过多引起的养殖水质恶化。因此需要准确地计算养殖系统内的生物量，进行精准投喂，实现节约饲料成本，降低养殖系统水处理负荷。然而，工业化循环水养殖系统中的生物量主要通过人工取样，通过计算获得单位体重，估算生物量，此种主观测量方式会导致较大的误差，从而误导饲养策略，无法达到预期的产量。基于水下图像识别技术虽然可以识别对虾，并计算体长，但是对虾在水中有时会处于蜷曲的状态，此时图像识别得到的体长数据不准确，无法建立有效的体长-体重关系。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种对虾生物量快速感知方法。

2、本发明的技术方案：

3、一种对虾生物量快速感知方法，所述方法包括：

4、通过水下摄像头拍摄对虾图像；

5、基于所述对虾图像，通过对虾数量快速计算模型得到水下摄像头拍摄范围内的对虾数量，并根据水下摄像头的成像体积与总养殖水体的对应比例，计算总养殖水体内的总对虾数量；

6、基于所述对虾图像，通过对虾平均体重计算模型得到总养殖水体内的对虾平均体重；

7、基于所述总对虾数量和对虾平均体重得到总养殖水体的对虾生物量。

8、进一步地，所述通过水下摄像头拍摄对虾图像具体为：

9、在水下一定高度设置固定摄像头，并使摄像头聚焦于底面背景板，以固定时间间隔拍摄，得到对虾图像。

10、进一步地，所述总养殖水体内的总对虾数量＝(总养殖水体/成像体积)×拍摄范围内的对虾数量。

11、进一步地，所述成像体积＝1/3×成像面积×拍摄高度；所述成像面积＝2×arctan(0.5*拍摄高度/焦距)。

12、进一步地，所述对虾数量快速计算模型的训练过程为：

13、获取对虾图像集；

14、将所述对虾图像集按照75％划分为训练集，25％为测试集，通过训练集训练卷积神经网络，确定迭代次数和平均损失率得到对虾数量快速计算模型；

15、通过测试集测试对虾数量快速计算模型，确定对虾数量快速计算模型性能。

16、进一步地，所述通过对虾平均体重计算模型得到总养殖水体内的对虾平均体重具体为：

17、将图像识别检测到的清晰对虾个体从整幅图像中截取出来，选取图像中显示清晰完整的虾，使用高斯滤波对图像进行处理；经过个体检测后，将完整的对虾图像提取出来，以对虾眼球反光形成的亮点作为特征点，经过图像处理技术提取对虾眼球轮廓；

18、进一步通过图像腐蚀和图像膨胀提取对虾眼球的二值化轮廓，获取每一幅二值化图像上的像素点的坐标，遍历法计算轮廓上任意两个点之间的欧式距离作为眼球长轴长度，并存储在数据库中；

19、构建眼球长轴长度-体重之间的关系，将眼球长轴长度作为自变量带入方程w＝ad^b，d为眼球长轴长度，w为对虾体重，通过实际测量的295组眼球长轴和对虾体重数据，构建了方程w＝38.865d2.7914。

20、利用对虾眼球-体重模型计算对虾体重，累计测量后得到对虾平均体重。

21、进一步地，所述总养殖水体的对虾生物量＝总养殖水体内的对虾平均体重×总养殖水体内的总对虾数量。

22、进一步地，还包括：确定训练集；

23、所述训练集的确定方法为：对所述对虾图像进行人工标注，获得标注后的对虾清晰个体和对虾模糊个体；基于标注后的对虾清晰个体和对虾模糊个体，确定训练集；所述训练集用于通过模型训练得到虾数量快速计算模型和虾平均体重计算模型。

24、本发明的技术效果：

25、(1)对虾的养殖生物量计算转化为对虾数量快速识别模型和对虾平均体重计算模型的耦合，简化了识别的过程，图像识别过程快速，准确度高；

26、(2)对虾眼球可在弱光条件下自发荧光，对虾眼球直径可精准测量，测量误差小，便于进行计算机图像识别，实现自动化监测。

技术特征：

1.一种对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述通过水下摄像头拍摄对虾图像具体为：

3.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述总养殖水体内的总对虾数量＝(总养殖水体/成像体积)×拍摄范围内的对虾数量。

4.根据权利要求3所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述成像体积＝1/3×成像面积×拍摄高度；所述成像面积＝2×arctan(0.5*拍摄高度/焦距)。

5.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述对虾数量快速计算模型的训练过程为：

6.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述通过对虾平均体重计算模型得到总养殖水体内的对虾平均体重具体为：

7.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，所述总养殖水体的对虾生物量＝总养殖水体内的对虾平均体重×总养殖水体内的总对虾数量。

8.根据权利要求1所述的对虾生物量快速感知方法，其特征在于，还包括：确定训练集；

技术总结
本发明提供一种对虾生物量快速感知方法，所述方法包括：通过水下摄像头拍摄对虾图像；基于所述对虾图像，通过对虾数量快速计算模型得到水下摄像头拍摄范围内的对虾数量，并根据水下摄像头的成像体积与总养殖水体的对应比例，计算总养殖水体内的总对虾数量；基于所述对虾图像，通过对虾平均体重计算模型得到总养殖水体内的对虾平均体重；基于所述总对虾数量和对虾平均体重得到总养殖水体的对虾生物量。本发明对虾的养殖生物量计算转化为对虾数量快速识别模型和对虾体重计算模型的耦合，简化了识别的过程，图像识别过程快速，准确度高。

技术研发人员：陈福迪,孙明,周遵春,尹龙龙
受保护的技术使用者：辽宁省海洋水产科学研究院（辽宁省农业科学院大连生物技术研究所、辽宁省海洋环境监测总站）
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1