本发明专利技术提供一种渔业资源评估方法、装置、系统和电子设备，属于海洋资源评估技术领域。该方法包括：获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并生成侧扫声呐图像；对各侧扫声呐图像进行预处理，包括斜距校正处理和/或侧扫声呐图像增强处理；对预处理后的各侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像；根据侧扫声呐图像上各像素点对应的地理坐标，确定渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，并确定渔业资源分布地图；将目标水域对应的所有渔业资源分布地图进行拼接，获得目标水域的目标渔业资源分布地图。该方法对渔业资源评估准确率较高，且能够直观且清楚的了解水域中的渔业资源的分布情况。分布情况。分布情况。
【技术实现步骤摘要】
渔业资源评估方法、装置、系统和电子设备
[0001]本专利技术涉及海洋资源评估
，尤其涉及一种渔业资源评估方法、装置、系统和电子设备。
技术介绍
[0002]鱼虾等水产品为人类提供了丰富的优质蛋白质。但是随着过渡捕捞、环境变化和人类行为的影响，渔业资源逐年下降。为了保证渔业的可持续发展，即时准确了解渔业资源的生物量至关重要。生物量评估可以快速获取目标水域渔业资源的情况，指导后续的捕捞决策和生态保护措施。
[0003]目前渔业资源生物量评估大多采用传统采样方法，包括拖网采样、电钓采样、标志重捕法等，结合数学模型进行评估，传统方法通常耗时耗力、易对鱼类产生损伤、且估计结果存在偏差。近年来，为了提高评估效率，出现了多种无损评估方法，包括机器视觉、水声学方法等。机器视觉采用光学相机和人工智能算法，对监测到的鱼群进行生物量评估，但是受限于光在水下较短的传播距离以及可见度影响，只适用于小范围、清澈的水下资源评估。水声学不受可见度影响，且声波传播距离远大于光，故而被用于复杂水下环境中的渔业资源评估。
[0004]相关技术中，侧扫声呐以声波探测目标，能够进行大范围的区域扫描，提供了一种渔业资源生物量评估途径。但是，由于侧扫声纳图像具有信噪比低、目标轮廓模糊等特点，基于侧扫声呐图像的生物量评估仍依赖有声学图像判读经验的专业人员进行人工计数，该技术方式费时费力，并且难以获取准确的渔业资源分布信息。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种渔业资源评估方法、装置、系统和电子设备，用以解决现有技术中根据侧扫声呐图像，通过人工计数的方式进行渔业资源生物量估计，从而导致的评估效率低下、且难以获得准确的渔业资源分布信息的缺陷，实现一种对侧扫声呐图像进行预处理后再自动进行渔业资源评估的方法，该方法评估效率高，且能够得到较准确的渔业分布地图，直观且清楚的了解水域中的渔业资源的分布情况。
[0006]本专利技术提供一种渔业资源评估方法，包括：
[0007]获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并根据各所述回波数据生成侧扫声呐图像；
[0008]对各所述侧扫声呐图像进行预处理，所述预处理包括斜距校正处理和/或侧扫声呐图像增强处理；
[0009]基于生物量评估模型，对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各所述侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像；
[0010]根据所述侧扫声呐图像上各像素点对应的地理坐标，确定对应的所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，基于所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，确定
对应的渔业资源分布地图；
[0011]将所述目标水域对应的所有渔业资源分布地图进行拼接，获得所述目标水域的目标渔业资源分布地图。
[0012]根据本专利技术提供的一种渔业资源评估方法，所述获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并根据各所述回波数据生成侧扫声呐图像，包括：
[0013]实时获取所述侧扫声呐在所述目标水域中发出声波后接收到的回波数据；
[0014]对各所述回波数据进行量化处理，得到各所述回波数据对应的采样区域的侧扫声呐图像。
[0015]根据本专利技术提供的一种渔业资源评估方法，所述对各所述侧扫声呐图像进行预处理，包括：
[0016]基于所述侧扫声呐图像获取所述侧扫声呐的拖鱼距离所述目标水域的水底的高度；
[0017]根据所述高度，对所述侧扫声呐图像进行斜距校正；
[0018]基于图像增强模型对斜距校正后的所述侧扫声呐图像进行图像增强处理。
[0019]根据本专利技术提供的一种渔业资源评估方法，所述基于生物量评估模型，对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各所述侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像，包括：
[0020]对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行渔业资源识别处理，获得目标侧扫声呐图像和/或空白渔业资源分布图像；
[0021]基于所述生物量评估模型对各所述目标侧扫声呐图像进行生物量评估，并获得与各所述目标侧扫声呐图像大小相同的目标渔业资源分布图像；
[0022]其中，将所述目标渔业资源分布图像和所述空白渔业资源分布图像确定为渔业资源分布图像，所述目标侧扫声呐图像为包括渔业资源的所述侧扫声呐图像，所述空白渔业资源分布图像为基于不包括渔业资源的所述侧扫声呐图像得到的；所述生物量评估模型包括编码器和解码器，所述编码器和解码器通过多层空洞卷积层连接，所述编码器包括Inception结构和最大池化层，所述解码器包括多个卷积
‑
反卷积模块。
[0023]根据本专利技术提供的一种渔业资源评估方法，所述对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行渔业资源识别处理，获得目标侧扫声呐图像和/或空白渔业资源分布图像，包括：
[0024]对预处理后的所述侧扫声呐图像中的感兴趣目标赋予权重信息，以获得注意力权重图像；
[0025]根据所述注意力权重图像在所述预处理后的所述侧扫声呐图像中裁剪至少包含一个所述感兴趣目标的图像块；
[0026]对所述图像块进行特征提取，并将对所述图像块提取的特征与对应的所述注意力权重图像进行特征融合得到融合特征图；
[0027]基于所述融合特征图对所述侧扫声呐图像进行分类，获得所述目标侧扫声呐图像和/或空白渔业资源分布图像。
[0028]本专利技术还提供一种渔业资源评估装置，包括：
[0029]图像生成模块，用于获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并根据各所述回波数据生成侧扫声呐图像；
[0030]图像预处理模块，用于对各所述侧扫声呐图像进行预处理，所述预处理包括斜距校正处理和/或侧扫声呐图像增强处理；
[0031]生物量评估模块，用于基于生物量评估模型，对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各所述侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像；
[0032]分布地图生成模块，用于根据所述侧扫声呐图像上各像素点对应的地理坐标，确定对应的所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，基于所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，确定对应的渔业资源分布地图；
[0033]分布地图拼接模块，用于将所述目标水域对应的所有渔业资源分布地图进行拼接，获得所述目标水域的目标渔业资源分布地图。
[0034]本专利技术还提供一种渔业资源评估系统，包括：无人船、侧扫声呐和无人船控制装置和上述所述的渔业资源评估装置；其中，
[0035]所述无人船包括船体、安装于所述船体上的第一姿态传感器、超声波传感器、定位模块、第一通讯模块、主控模块和驱动模块，所述第一姿态传感器用于获取所述无人船的航行信息，所述航行信息包括船速、加速度和角速度；所述定位模块用于获得所述无人船的定位信息；所述超声波传感器用于探测所述无人船周围的障碍物以获得探测信息；所述第一通讯模块用于发出所述航行信息、所述定位信息和所述探测信息，还用于接收航线信息和/或控制指令；所述主控模块用于基于所述无人船的航行信息和定本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种渔业资源评估方法，其特征在于，包括：获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并根据各所述回波数据生成侧扫声呐图像；对各所述侧扫声呐图像进行预处理，所述预处理包括斜距校正处理和/或侧扫声呐图像增强处理；基于生物量评估模型，对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各所述侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像；根据所述侧扫声呐图像上各像素点对应的地理坐标，确定对应的所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，基于所述渔业资源分布图像上各像素点的地理坐标，确定对应的渔业资源分布地图；将所述目标水域对应的所有渔业资源分布地图进行拼接，获得所述目标水域的目标渔业资源分布地图。2.根据权利要求1所述的渔业资源评估方法，其特征在于，所述获取侧扫声呐采集的目标水域的多个回波数据，并根据各所述回波数据生成侧扫声呐图像，包括：实时获取所述侧扫声呐在所述目标水域中发出声波后接收到的回波数据；对各所述回波数据进行量化处理，得到各所述回波数据对应的采样区域的侧扫声呐图像。3.根据权利要求1所述的渔业资源评估方法，其特征在于，所述对各所述侧扫声呐图像进行预处理，包括：基于所述侧扫声呐图像获取所述侧扫声呐的拖鱼距离所述目标水域的水底的高度；根据所述高度，对所述侧扫声呐图像进行斜距校正；基于图像增强模型对斜距校正后的所述侧扫声呐图像进行图像增强处理。4.根据权利要求1至3任一项所述的渔业资源评估方法，其特征在于，所述基于生物量评估模型，对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行生物量评估，分别获得与各所述侧扫声呐图像大小相同的渔业资源分布图像，包括：对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行渔业资源识别处理，获得目标侧扫声呐图像和/或空白渔业资源分布图像；基于所述生物量评估模型对各所述目标侧扫声呐图像进行生物量评估，并获得与各所述目标侧扫声呐图像大小相同的目标渔业资源分布图像；其中，将所述目标渔业资源分布图像和所述空白渔业资源分布图像确定为渔业资源分布图像，所述目标侧扫声呐图像为包括渔业资源的所述侧扫声呐图像，所述空白渔业资源分布图像为基于不包括渔业资源的所述侧扫声呐图像得到的；所述生物量评估模型包括编码器和解码器，所述编码器和解码器通过多层空洞卷积层连接，所述编码器包括Inception结构和最大池化层，所述解码器包括多个卷积
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反卷积模块。5.根据权利要求4所述的渔业资源评估方法，其特征在于，所述对预处理后的各所述侧扫声呐图像进行渔业资源识别处理，获得目标侧扫声呐图像和/或空白渔业资源分布图像，包括：对预处理后的所述侧扫声呐图像中的感兴趣目标赋予权重信息，以获得注意力权重图像；
根据所述注意力权重图像在所述预处理后的所述侧扫声呐图像中裁剪至少包含一个所述感兴趣目标的图像块；对所述图像块进行特征提取，并将对所述图像块提取的特征与对应的所述注意力权重图像进行特征融合...
【专利技术属性】
技术研发人员：位耀光，段运红，安冬，李道亮，刘金存，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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