一种鱼苗健康度评价系统技术方案

技术编号:37155181 阅读:38 留言:0更新日期:2023-04-06 22:16
本发明专利技术公开了一种鱼苗健康度评价系统,包括数据采集模块、模型构建模块和评估模块,所述数据采集模块包括活性分析装置和性状分析装置,分别测定鱼苗的生物数据和行为数据,所述模型构建模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理,并利用机器学习算法构建预测模型;所述评估模块将利用所述预测模型输出的预测结果,根据鱼苗健康度评价指标,生成评价内容。本发明专利技术采用上述一种鱼苗健康度评价系统,通过录制鱼苗视频即可实现鱼苗健康评价,从而可以避免鱼苗检测时接触鱼苗导致鱼苗损失的问题;同时定义了一种新的指标作为鱼苗健康度的判断,用来描述鱼苗的健康状态程度。用来描述鱼苗的健康状态程度。用来描述鱼苗的健康状态程度。

【技术实现步骤摘要】
一种鱼苗健康度评价系统


[0001]本专利技术涉及鱼苗健康检测
,尤其是涉及一种鱼苗健康度评价系统。

技术介绍

[0002]近年来,我国的水产养殖业快速发展,养殖的集约化程度不断提高,但养殖环境和养殖水域的水质日趋恶化,导致鱼苗容易感染疾病,存活率显著降低。而且随着鱼苗的生长,鱼苗会出现畸形、培育成活率普遍较低的现象,已严重影响了养殖的可持续健康发展。因此,提高鱼苗的成活率对鱼苗养殖发展有着不可忽视的作用。
[0003]随着计算机图像处理技术的发展,通过计算机快速地算出鱼苗的总数的图像处理技术迅速崛起。但现有的技术无法对鱼苗的大小、颜色、损伤、活性等性状进行准确识别,仅通过人工肉眼鉴定费时费力且准确率低,甚至会对鱼苗造成损伤,并且无法大批量连续化的识别,因此可以通过深度学习的图像处理方法对鱼苗性状进行识别。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种鱼苗健康度评价系统,提高了鱼苗检测的效率;通过录制鱼苗视频即可实现鱼苗健康评价,从而可以避免鱼苗检测时接触鱼苗导致的鱼苗损失的问题;利用生物数据和行为数据相结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种鱼苗健康度评价系统,其特征在于:包括数据采集模块、模型构建模块和评估模块,所述数据采集模块包括活性分析装置和性状分析装置,分别测定鱼苗的生物数据和行为数据,所述模型构建模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理,并利用机器学习算法构建预测模型;所述评估模块将利用所述预测模型输出的预测结果,根据鱼苗健康度评价指标,生成评价内容;所述模型构建模块包括模型输出子模块,所述模型输出子模块根据人工测定生物数据和行为数据结果,对预测模型进行准确度验证,若准确度到达90%以上,则输出模型;若未达到90%以上的准确度,则增加训练数据,继续训练模型。2.根据权利要求1所述的一种鱼苗健康度评价系统,其特征在于:所述活性分析装置包括第一水箱、第一摄像机、磁力搅拌装置、吸水泵,所述第一摄像机设置于所述第一水箱上方,所述磁力搅拌器设置于所述第一水箱下方,所述第一水箱内部两侧设置照明灯,所述吸水泵设置于所述第一水箱一侧的照明灯上方,并通过水管与所述第一水箱下方的出水口相连接,所述出水口处设置挡网和第一阀门。3.根据权利要求2所述的一种鱼苗健康度评价系统,其特征在于:所述形状分析装置包括第二水箱和第二摄像机,所述第二水箱和所述第一水箱之间通过管道相接通,并在两处接口处设置第二阀门,所述第二摄像机设置于所述第二水箱上方;所述第一摄像机、第二摄像机与同一台计算机相连接,所述第二水箱高度较所述第一水箱低,便于所述第二摄像机进行形状观察。4.一种如权利要求1~3任一项所述的鱼苗健康度评价系统的鱼苗健康度评价方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、利用第一摄像机、第二摄像机获取鱼苗行为视频和特征图像;S2、以卷积神经网络为主网络搭建鱼苗健康度模型;S3、训练鱼苗健康度模型,多特征相互配合;S4、训练完成的鱼苗健康度模型实时地对周期性输入的鱼苗数据中的健康度状态做出评价。5.根据权利要求4所述的一种鱼苗健康度评价方法,其特征在于,所述步骤S1中获取鱼苗行为视频和特征图像的方法,包括如下步骤:S1

1、活性分析数据采集:将鱼苗放入所述第一水箱中,打开所述照明灯,使用所述第一摄像机拍摄鱼苗正常游泳视频;打开所述磁力搅拌器,所述第一水箱中产生漩涡,所述第一摄像机拍摄漩涡状态下鱼苗运动的行为;打开所述第一阀门,通过所述吸水泵,模拟所述倒水状态下鱼苗的行为,并使用所述第一摄像机...

【专利技术属性】
技术研发人员:曾立华席晨莉陈晓玲汪蕾张传龙刘连贺沈天伦刘浩峰麦康森
申请(专利权)人:华南师范大学
类型:发明
国别省市:

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