高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法、装置及存储介质，该方法包括：获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集；根据高分辨率图像的尺寸与YOLOv5模型图像预处理之后的图像尺寸计算出裁切数量与裁切窗口滑动步长；按照滑动的裁切窗口依次对高分辨率图像数据集中的每幅高分辨率图像进行裁切；裁切窗口按照裁切窗口滑动步长滑动；将低分辨率图像并入高分辨率图像数据集，形成训练集；利用训练集对YOLOv5模型进行训练；基于训练好的YOLOv5模型，对待检测高分辨率图像中的水产养殖物进行检测；统计检测到的各类水产养殖物的数量，输出计数结果。本发明专利技术实现了养殖池内水产养殖物精准识别与计数，为科学喂养、定量投饵提供可靠信息。

【技术实现步骤摘要】
高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法及装置
本专利技术涉及目标检测
，特别是涉及一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法、装置及存储介质。
技术介绍
水产养殖物，如虾的工厂化养殖系统起源于20世纪90年代，主流工厂化养殖系统有美国德克萨斯海洋科学研究所研发的跑道式养虾系统等。我国工厂化养殖的发展进程还处在初级阶段，自动化程度低，亟需开发相关智能化系统。目前，虾的工厂化养殖采用人工投喂，饵料投喂量根据池内虾的数量确定，传统养殖虾计数采用人工随机采样方式进行，劳动强度大，效率低，且对虾的生长和循环水系统的净化负荷造成影响。基于深度学习的目标检测算法，如YOLOv5等，具有全程无接触，计数速度快等优势，可有效解决人工计数耗时耗力且对虾有一定损伤的缺点。由于工厂化养殖环境下，虾的游动速度较快，游动过程中的虾体形状和姿态存在较大的差异，因此需要利用高分辨率工业相机对养殖池进行抓拍，并实时给出统计数据结果。现有的基于计算机视觉的养殖技术在对高分辨率图像的训练学习中，对输入图像尺寸有着很高的要求，在进行处理之前会先对图像进行预处理，使输入图像尺寸符合要求，如YOLOv5中，图像预处理器模块将输入的图像统一压缩成640×640像素的图片，空白部分使用灰色填充。然而，高分辨率图像压缩后，目标细节不可避免的出现大量的损失，不能准确检测到目标，进而导致计数结果存在极大的误差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法、装置及存储介质，以实现养殖池内水产养殖物精准识别与计数，为科学喂养、定量投饵提供可靠信息。为此，本专利技术提供了以下技术方案：本专利技术提供了一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，所述方法包括：获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集；根据所述高分辨率图像的尺寸与YOLOv5模型图像预处理之后的图像尺寸计算出裁切数量与裁切窗口滑动步长；按照滑动的裁切窗口依次对所述高分辨率图像数据集中的每幅高分辨率图像进行裁切；所述裁切窗口按照所述裁切窗口滑动步长滑动；将所述低分辨率图像并入所述高分辨率图像数据集，形成训练集；利用所述训练集对YOLOv5模型进行训练；获取待检测高分辨率图像，基于训练好的YOLOv5模型，对所述待检测高分辨率图像中的水产养殖物进行检测；统计检测到的各类水产养殖物的数量，输出每类水产养殖物的计数结果。进一步地，计算裁切数量与裁切窗口滑动步长的公式如下：其中，Nw代表水平方向最终生成的裁切窗口的数量；Nh代表竖直方向最终生成的裁切窗口的数量；Iw代表原图的宽度；Ih代表原图的高度；Fw代表YOLOv5模型图像预处理之后输入图的宽度；Fh代表YOLOv5模型图像预处理之后输入图的高度；Sw为裁切窗口沿横向滑动的步长；Sh为裁切窗口沿纵向滑动的步长。进一步地，在裁切图像的同时还包括：对裁切后的图像进行标签映射。进一步地，对裁切后的图像进行标签映射，包括：对目标标注信息进行重新计算，在裁切图像的同时计算裁切后新图像的坐标信息，将原图的坐标映射到新生成的裁切图中；计算方法包括：计算原图目标检测框与当前滑动裁切窗口两个矩形框的交集与并集比值；其中，原图目标检测框为左上角坐标(x1,y1)及右下角坐标(x2,y2)形成的矩形框；当前滑动裁切窗口为左上角坐标(x3，y3)及右下角坐标(x4，y4)形成的矩形框；当两个矩形框的交集与并集比值大于0时，如果x3小于x1，则x5等于x1，否则x5＝x3；如果x4大于x2，则x6等于x2，否则x6等于x4；如果y3小于y1，则y5等于y1，否则y5等于y3；如果y4大于y2，则y6等于y2，否则y6等于y4；基于x5、x6、y5、y6得到裁切图目标检测框的标注映射坐标；其中，x5、x6、y5、y6是中间计算结果，裁切图目标检测框的标注映射坐标包括左上角坐标(xtop,ytop)及右下角坐标(xbot,ybot)；其中，xtop＝x5-x1，ytop＝y5-y1，xbot＝x6-x1，ybot＝y5-y1。进一步地，获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集，包括：利用工业摄像头采集水产养殖物养殖池的图像。本专利技术还提供了一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数装置，所述装置包括：图像获取单元，用于获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集；裁切单元，用于根据所述高分辨率图像的尺寸与YOLOv5模型图像预处理之后的图像尺寸计算出裁切数量与裁切窗口滑动步长；按照滑动的裁切窗口依次对所述图像获取单元获取的高分辨率图像数据集中的每幅高分辨率图像进行裁切；所述裁切窗口按照所述裁切窗口滑动步长滑动；训练集单元，用于将所述裁切单元得到的所述低分辨率图像并入所述高分辨率图像数据集，形成训练集；训练单元，用于利用所述训练集单元形成的训练集对YOLOv5模型进行训练；检测单元，用于获取待检测高分辨率图像，基于所述训练单元训练好的YOLOv5模型，对所述待检测高分辨率图像中的水产养殖物进行检测；统计单元，用于统计所述检测单元检测到的各类水产养殖物的数量，输出每类水产养殖物的计数结果。进一步地，还包括标签映射单元，所述标签映射单元用于在裁切图像的同时对裁切后的图像进行标签映射。进一步地，所述标签映射单元具体用于：对目标标注信息进行重新计算，在裁切图像的同时计算裁切后新图像的坐标信息，将原图的坐标映射到新生成的裁切图中；计算方法包括：计算原图目标检测框与当前滑动裁切窗口两个矩形框的交集与并集比值；其中，原图目标检测框为左上角坐标(x1,y1)及右下角坐标(x2,y2)形成的矩形框；当前滑动裁切窗口为左上角坐标(x3，y3)及右下角坐标(x4，y4)形成的矩形框；当两个矩形框的交集与并集比值大于0时，如果x3小于x1，则x5等于x1，否则x5＝x3；如果x4大于x2，则x6等于x2，否则x6等于x4；如果y3小于y1，则y5等于y1，否则y5等于y3；如果y4大于y2，则y6等于y2，否则y6等于y4；基于x5、x6、y5、y6得到裁切图目标检测框的标注映射坐标；其中，x5、x6、y5、y6是中间计算结果，裁切图目标检测框的标注映射坐标包括左上角坐标(xtop,ytop)及右下角坐标(xbot,ybot)；其中，xtop＝x5-x1，ytop＝y5-y1，xbot＝x6-x1，ybot＝y5-y1。进一步地，图像获取单元包括工业摄像头。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令集，计算机指令集被处理器执行时实现上述高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法。本专利技术的优点和积极效果：本专利技术提出了基于YOLOv5的高分辨率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集；/n根据所述高分辨率图像的尺寸与YOLOv5模型图像预处理之后的图像尺寸计算出裁切数量与裁切窗口滑动步长；/n按照滑动的裁切窗口依次对所述高分辨率图像数据集中的每幅高分辨率图像进行裁切；所述裁切窗口按照所述裁切窗口滑动步长滑动；/n将所述低分辨率图像并入所述高分辨率图像数据集，形成训练集；/n利用所述训练集对YOLOv5模型进行训练；/n获取待检测高分辨率图像，基于训练好的YOLOv5模型，对所述待检测高分辨率图像中的水产养殖物进行检测；/n统计检测到的各类水产养殖物的数量，输出每类水产养殖物的计数结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于，所述方法包括：
获取水产养殖物养殖池的高分辨率图像数据集；
根据所述高分辨率图像的尺寸与YOLOv5模型图像预处理之后的图像尺寸计算出裁切数量与裁切窗口滑动步长；
按照滑动的裁切窗口依次对所述高分辨率图像数据集中的每幅高分辨率图像进行裁切；所述裁切窗口按照所述裁切窗口滑动步长滑动；
将所述低分辨率图像并入所述高分辨率图像数据集，形成训练集；
利用所述训练集对YOLOv5模型进行训练；
获取待检测高分辨率图像，基于训练好的YOLOv5模型，对所述待检测高分辨率图像中的水产养殖物进行检测；
统计检测到的各类水产养殖物的数量，输出每类水产养殖物的计数结果。


2.根据权利要求1所述的一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于，计算裁切数量与裁切窗口滑动步长的公式如下：












其中，Nw代表水平方向最终生成的裁切窗口的数量；Nh代表竖直方向最终生成的裁切窗口的数量；Iw代表原图的宽度；Ih代表原图的高度；Fw代表YOLOv5模型图像预处理之后输入图的宽度；Fh代表YOLOv5模型图像预处理之后输入图的高度；Sw为裁切窗口沿横向滑动的步长；Sh为裁切窗口沿纵向滑动的步长。


3.根据权利要求1所述的一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于，在裁切图像的同时还包括：对裁切后的图像进行标签映射。


4.根据权利要求3所述的一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于，对裁切后的图像进行标签映射，包括：
对目标标注信息进行重新计算，在裁切图像的同时计算裁切后新图像的坐标信息，将原图的坐标映射到新生成的裁切图中；计算方法包括：计算原图目标检测框与当前滑动裁切窗口两个矩形框的交集与并集比值；其中，原图目标检测框为左上角坐标(x1,y1)及右下角坐标(x2,y2)形成的矩形框；当前滑动裁切窗口为左上角坐标(x3，y3)及右下角坐标(x4，y4)形成的矩形框；
当两个矩形框的交集与并集比值大于0时，
如果x3小于x1，则x5等于x1，否则x5＝x3；
如果x4大于x2，则x6等于x2，否则x6等于x4；
如果y3小于y1，则y5等于y1，否则y5等于y3；
如果y4大于y2，则y6等于y2，否则y6等于y4；
基于x5、x6、y5、y6得到裁切图目标检测框的标注映射坐标；其中，x5、x6、y5、y6是中间计算结果，裁切图目标检测框的标注映射坐标包括左上角坐标(xtop,ytop)及右下角坐标(xbot,ybot)；其中，xtop＝x5-x1，ytop＝y5-y1，xbot＝x6-x1，ybot＝y5-y1。


5.根据权利要求1所述的一种高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡克卫，庞洪帅，刘敏，刘鹰，
申请(专利权)人：大连智慧渔业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21