一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统，该方法包括：获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理；对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理；对虾苗热量分布特征图像进行数据标注处理；构建随机森林模型，并基于标注后的虾苗热量分布特征图像对随机森林模型进行训练优化；通过训练后的随机森林模型对虾苗的热量分布图像进行计数处理，得到虾苗的计数结果。本发明专利技术能够通过随机森林的计数模型能够准确地识别和计数红外热成像图像中的虾苗。本发明专利技术作为一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统，可广泛应用于计算机视觉技术领域。可广泛应用于计算机视觉技术领域。可广泛应用于计算机视觉技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统。

技术介绍

[0002]在水产养殖和水产科研领域，虾苗的准确计数对于管理和研究工作至关重要。传统的计数方法通常依赖于人工操作，例如手工计数进行观察和计数。然而，这些方法存在一些问题，包括耗时、劳动密集、容易出现误差等，现有的也有通过机器学习进行虾苗的计数，例如通过红外线热成像技术可以通过检测物体的热量分布来获取图像，从而实现非接触式的虾苗计数，这种技术可以快速获取大量的虾苗图像，并通过图像处理和分析算法进行计数，但是，传统的图像处理和分析算法在虾苗计数中存在一些限制，例如，传统的阈值分割方法对于复杂的背景和光照变化不敏感，容易导致计数误差，再者，传统的机器学习算法在处理大量虾苗图像时能存在计算复杂度高和准确性不足的问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法及系统，能够通过随机森林的计数模型能够准确地识别和计数红外热成像图像中的虾苗。
[0004]本专利技术所采用的第一技术方案是：一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法，包括以下步骤：
[0005]获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像；
[0006]对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理，得到虾苗热量分布特征图像；
[0007]对虾苗热量分布特征图像进行数据标注处理，得到标注后的虾苗热量分布特征图像；
[0008]构建随机森林模型，并基于标注后的虾苗热量分布特征图像对随机森林模型进行训练优化，得到训练后的随机森林模型；
[0009]通过训练后的随机森林模型对虾苗的热量分布图像进行计数处理，得到虾苗的计数结果。
[0010]进一步，所述获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像这一步骤，其具体包括：
[0011]通过红外线摄像头和热成像传感器获取虾苗的热量分布图像；
[0012]对虾苗的热量分布图像进行温度校准处理，得到温度校准后的虾苗热量分布图像；
[0013]对温度校准后的虾苗热量分布图像进行图像去噪处理，得到去噪后的虾苗热量分
布图像；
[0014]对去噪后的虾苗热量分布图像进行图像增强处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像。
[0015]进一步，所述对虾苗的热量分布图像进行温度校准处理，得到温度校准后的虾苗热量分布图像这一步骤，其具体包括：
[0016]设定温度校准的标准值；
[0017]将虾苗的热量分布图像进行数据转换处理，得到数字数据形式的虾苗热量分布图像；
[0018]将所述温度校准的标准值与所述数字数据形式的虾苗热量分布图像进行关联处理，得到关联后的虾苗热量分布图像；
[0019]基于校准算法，将关联后的虾苗热量分布图像中的每个像素值转换为对应的温度值，得到温度校准后的虾苗热量分布图像。
[0020]进一步，所述对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理，得到虾苗热量分布特征图像这一步骤，其具体包括：
[0021]对预处理后的虾苗热量分布图像进行边缘检测处理，得到边缘检测虾苗热量分布图像；
[0022]对边缘检测虾苗热量分布图像进行纹理分析处理，得到纹理分析虾苗热量分布图像；
[0023]基于纹理分析虾苗热量分布图像进行形状识别处理与特征提取处理，得到虾苗热量分布特征图像，所述虾苗热量分布特征图像包括虾苗的头部特征。
[0024]进一步，所述对虾苗热量分布特征图像进行数据标注处理，得到标注后的虾苗热量分布特征图像这一步骤，其具体包括：
[0025]对虾苗热量分布特征图像中的虾苗的头部特征进行标注处理，获取虾苗热量分布特征图像中的虾苗数量，得到标注后的虾苗热量分布特征图像。
[0026]进一步，所述构建随机森林模型，并基于标注后的虾苗热量分布特征图像对随机森林模型进行训练优化，得到训练后的随机森林模型这一步骤，其具体包括：
[0027]构建随机森林模型；
[0028]将标注后的虾苗热量分布特征图像输入至随机森林模型进行迭代训练优化；
[0029]直至所述随机森林模型达到预设训练精度，输出训练后的随机森林模型。
[0030]本专利技术所采用的第二技术方案是：一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数系统，包括：
[0031]获取模块，用于获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像；
[0032]特征提取模块，用于对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理，得到虾苗热量分布特征图像；
[0033]数据标注模块，用于对虾苗热量分布特征图像进行数据标注处理，得到标注后的虾苗热量分布特征图像；
[0034]构建训练模块，用于构建随机森林模型，并基于标注后的虾苗热量分布特征图像对随机森林模型进行训练优化，得到训练后的随机森林模型；
[0035]计数模块，用于通过训练后的随机森林模型对虾苗的热量分布图像进行计数处理，得到虾苗的计数结果。
[0036]本专利技术方法及系统的有益效果是：本专利技术通过利用红外热成像技术和随机森林模型，能够快速、准确地进行虾苗计数，在数据预处理阶段对图像进行去噪、增强和温度校准等操作，以提高图像质量和减少干扰，然后，通过随机森林模型对预处理后的图像进行特征提取和计数，实现自动化的虾苗计数过程，基于随机森林的计数模型能够准确地识别和计数红外热成像图像中的虾苗，通过训练和优化，模型能够学习到虾苗的特征和规律，从而实现高度准确的计数结果。
附图说明
[0037]图1是本专利技术实施例一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法的步骤流程图；
[0038]图2是本专利技术实施例一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数系统的结构框图；
[0039]图3是本专利技术具体实施例标注后的虾苗热量分布特征图像的示意图。
具体实施方式
[0040]下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0041]传统的图像处理和分析算法在虾苗计数中存在一些限制，例如，传统的阈值分割方法对于复杂的背景和光照变化不敏感，容易导致计数误差，此外，传统的机器学习算法在处理大量虾苗图像时可能存在计算复杂度高和准确性不足的问题；
[0042]基于此，本专利技术引入了随机森林算法作为图像处理和分析的核心方法，随机森林是一种集成学习算法，能够通过构建多个决策树进行特征提取和分类，从而实现对虾苗图像的准确计数，随机森林算法具有较高的准确性、鲁棒性和计算效率，能够有效应对虾苗计数中的复杂问题，同时运用红外线热成像技术的虾类热成像图显示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法，其特征在于，包括以下步骤：获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像；对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理，得到虾苗热量分布特征图像；对虾苗热量分布特征图像进行数据标注处理，得到标注后的虾苗热量分布特征图像；构建随机森林模型，并基于标注后的虾苗热量分布特征图像对随机森林模型进行训练优化，得到训练后的随机森林模型；通过训练后的随机森林模型对虾苗的热量分布图像进行计数处理，得到虾苗的计数结果。2.根据权利要求1所述一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法，其特征在于，所述获取虾苗的热量分布图像并进行图像预处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像这一步骤，其具体包括：通过红外线摄像头和热成像传感器获取虾苗的热量分布图像；对虾苗的热量分布图像进行温度校准处理，得到温度校准后的虾苗热量分布图像；对温度校准后的虾苗热量分布图像进行图像去噪处理，得到去噪后的虾苗热量分布图像；对去噪后的虾苗热量分布图像进行图像增强处理，得到预处理后的虾苗热量分布图像。3.根据权利要求2所述一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法，其特征在于，所述对虾苗的热量分布图像进行温度校准处理，得到温度校准后的虾苗热量分布图像这一步骤，其具体包括：设定温度校准的标准值；将虾苗的热量分布图像进行数据转换处理，得到数字数据形式的虾苗热量分布图像；将所述温度校准的标准值与所述数字数据形式的虾苗热量分布图像进行关联处理，得到关联后的虾苗热量分布图像；基于校准算法，将关联后的虾苗热量分布图像中的每个像素值转换为对应的温度值，得到温度校准后的虾苗热量分布图像。4.根据权利要求3所述一种基于随机森林的红外线热成像虾苗计数方法，其特征在于，所述对预处理后的虾苗热量分布图像进行特征提取处理，得到虾苗热量分布...

【专利技术属性】
技术研发人员：张德咏，赵嘉熙，江锦锐，沈弘博，许喜俊，陈佳琪，何晓昀，马振川，
申请(专利权)人：广东理工学院，
类型：发明
国别省市：