【技术实现步骤摘要】
鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及水产养殖信息
，尤其涉及一种鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]鱼类作为一种重要的动物性蛋白进补产品，不仅可以提供优质蛋白，而且还富含赖氨酸和蛋氨酸等多种有利于人体健康的氨基酸，以及人体必需的矿物质和维生素。现阶段，随着我国水资源承载力下降，水产养殖领域的水资源量正在逐步缩小，提高单位养殖产量，对我国水产供应有着重要意义。在水产养殖中，饲喂成本约占全部成本的60％。目前，循环水养殖系统中鱼类饵料投喂仍以人工操作为主，投喂方式多为单次定量投喂，这可能导致投喂过度或投喂不足，影响鱼群健康。因此，通过对循环水养殖系统内鱼群的摄食行为进行识别分析，根据鱼群行为确定鱼群当前的摄食状态，优化饵料投喂量，对养殖系统中鱼群生长和成本控制有着重要意义。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种鱼群摄食行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有水养殖中对鱼群摄食行为识别准确率低的问题。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种鱼群摄食行为识别方法，其特征在于，包括：确定待识别鱼群摄食行为的时序图像包含的多个图像对；其中，单一图像对包含单一鱼群摄食行为状态；将所述时序图像包含的多个图像对依次输入至行为识别模型中，得到所述行为识别模型输出的鱼群摄食行为状态结果；其中，所述行为识别模型是基于第一样本时序图像及对应的标注标签和第二样本时序图像及对应的状态标记训练得到的；所述行为识别模型用于基于所述第一样本时序图像及对应的标注标签完成目标检测训练，并基于所述第二样本时序图像及对应的状态标记完成特征聚类训练后，对所述待识别鱼群摄食行为进行状态识别。2.根据权利要求1所述的鱼群摄食行为识别方法，其特征在于，所述待识别鱼群摄食行为的时序图像是基于对鱼群摄食行为的视频数据按照固定帧进行间隔采样得到；所述单一图像对是基于所述时序图像中任意连续前后两帧时序图像构成的。3.根据权利要求1所述的鱼群摄食行为识别方法，其特征在于，所述行为识别模型包括目标检测模型、行为特征提取模型和行为特征分类模型；将所述时序图像包含的多个图像对依次输入至行为识别模型中，得到所述行为识别模型输出的鱼群摄食行为状态结果，包括：依次将所述时序图像包含的多个图像对输入至所述目标检测模型，依次输出所述时序图像中单一图像对的鱼体位置变化向量组；依次将所述单一图像对的鱼体位置变化向量组输入至所述行为特征提取模型，依次输出所述单一图像对对应的的鱼群行为特征向量；依次将所述单一图像对对应的鱼群行为特征向量对输入至所述行为特征分类模型对所述时序图像的单一图像对进行分类，依次输出所述时序图像的投喂前后时间段内的鱼群摄食行为状态结果；其中，所述目标检测模型是基于所述第一样本时序图像及对应的标注标签对SSD神经网络模型训练得到的；所述行为特征分类模型是基于所述第二样本时序图像及对应的状态标记对分类模型训练得到的。4.根据权利要求3所述的鱼群摄食行为识别方法，其特征在于，所述目标检测模型包括鱼体位置信息模型和鱼体位置变化模型；依次将所述时序图像包含的多个图像对输入至所述目标检测模型，依次输出所述时序图像中单一图像对的鱼体位置变化向量组，包括：单次将所述时序图像中单一图像对输入至所述鱼体位置信息模型进行鱼体目标检测，输出所述单一图像对对应的连续前后两帧时序图像的鱼体位置坐标信息；单次将所述鱼体位置坐标信息输入至所述鱼体位置变化模型，输出所述时序图像中单一图像对的鱼体位置变化向量组。5.根据权利要求3所述的鱼群摄食行为识别方法，其特征在于，所述行为特征提取模型包括向量组模长模型、向量组余弦距离模型和特征向量模型；依次将所述单一图像对的鱼体位置变化向量组输入至所述行为特征提取模型，依次输
出所述单一图像对对应的的鱼群行为特征向量，包括：单次将所述时序图像中单一图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘春红，张玉泉，叶荣珂，李道亮，陈英义，段青玲，孔庆辰，蔡振鑫，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。