【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，系统和设备。
技术介绍
1、三疣梭子蟹是一种产于海洋和沿海地区的蟹类，其体型小巧，甲壳呈椭圆形，背部呈棕色或暗红色，有三个突出的疣状突起，因而得名。三疣梭子蟹是一种广受欢迎的海产品，其美味可口、肉质鲜嫩，备受消费者喜爱。社会上出现三疣梭子蟹被调换，以次充好的不良行为，这给商家和消费者带来了潜在的经济损失。
2、然而，由于三疣梭子蟹个体形态相似且数量庞大，传统的人工鉴别方式在对每个个体进行准确识别和记录上存在一定困难。图像处理技术通过获取三疣梭子蟹水下图片来识别三疣梭子蟹信息，解决人工识别耗时耗力、操作成本高的问题。但现有基于图像处理的三疣梭子蟹识别检测技术，往往受水的光线折射、三疣梭子蟹个体形态相似、水箱内其他颜色相近物体等影响，难以准确分辨出三疣梭子蟹，造成三疣梭子蟹识别准确度差，识别效率低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供了一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，系统和设备。
2、本专利技术技术方案如下：
3、一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，包括如下操作：
4、s1、获取待识别水下图像，所述待识别水下图像经图像增强处理，得到第一水下图像；
5、s2、所述第一水下图像经直方图均衡化和去模糊处理，得到第二水下图像；
6、所述直方图均衡化的操作具体为：所述第一水下图像经分割处理，得到若干个连续非重叠的子块；获取所有子块的灰度直方图
7、s3、所述第二水下图像依次经标准卷积、1×1卷积、3×3卷积、坐标注意力处理、1×1卷积、平均池化和全连接处理，得到特征图像；获取所述特征图像的低级特征图和高级特征图，经特征融合处理，得到特征融合图；
8、所述3×3卷积和坐标注意力处理的操作之间，还包括空间注意力处理，所述空间注意力处理的结果与所述坐标注意力处理的结果，经自适应融合后，依次执行所述1×1卷积、平均池化和全连接处理的操作；
9、s4、所述特征融合图经目标检测处理，得到三疣梭子蟹识别结果。
10、所述s2中去模糊处理的操作具体为：将经过所述直方图均衡化处理的第一水下图像中，每个位置的蓝色通道和绿色通道强度值调整为第一阈值，得到第一通道图像；获取所述第一通道图像中，数量占前第一数值百分比的高亮度的像素值，得到高亮像素集；获取所述高亮像素集，在所述待识别水下图像中对应位置的像素值，得到背景光集；将经过直方图均衡化处理的第一水下图像中，蓝色通道强度和绿色通道强度之和最小值所对应的像素值调整为第二阈值后，得到透光度；基于所述透光度和背景光集，调整经过直方图均衡化处理的第一水下图像的像素值，得到所述第二水下图像。
11、所述空间注意力处理的操作具体为：经所述3×3卷积处理后的图像，分别经全局最大池化和全局平均池化，得到第一张量和第二张量；所述第一张量和第二张量经拼接，进行扩张卷积，经权重分配后，与所述坐标注意力处理的结果进行自适应融合处理。
12、所述自适应融合的操作具体为：所述空间注意力处理的结果与坐标注意力处理的结果分别经自适应分配权重，进行权重融合处理后，依次执行所述s3中1×1卷积、平均池化和全连接处理的操作。
13、所述s4中目标检测处理的操作具体为：所述特征融合图经边界框回归处理，得到检测框集；所述检测框集经特征提取后，与特征数据库进行匹配和概率生成，得到含有多个检测框，每个检测框含有多个分类结果概率的检测框概率集图；获取所述检测框概率集图的置信度，保留同一检测区域内，置信度最高的检测框，得到最优检测框图；获取所述最优检测框图中，每个检测框的分类概率最大值，得到三疣梭子蟹识别结果。
14、所述s1中图像增强的操作具体为：所述待识别水下图像经对比度增益和亮度增益处理，得到增益图像；预设像素值范围，若所述增益图像中某一位置的像素值超过像素值范围的最大值，将所述某一位置的像素值调整为所述最大值；若所述增益图像中某一位置的像素值小于像素值范围的最小值，将所述某一位置的像素值调整为所述最小值。
15、所述s1中图像增强的操作之后，还包括去噪处理。
16、一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别系统，包括：
17、第一水下图像生成模块，用于获取待识别水下图像，所述待识别水下图像经图像增强处理，得到第一水下图像；
18、第二水下图像生成模块，用于所述第一水下图像经直方图均衡化和去模糊处理，得到第二水下图像；所述直方图均衡化的操作具体为：所述第一水下图像经分割处理，得到若干个连续非重叠的子块；获取所有子块的灰度直方图，得到灰度直方图集；所述灰度直方图集经线性插值处理，得到灰度级别总数；基于所述第一水下图像的像素总数，以及所述灰度等级总数，得到期望均值；基于所述期望均值，调整所述第一水下图像中每个位置的灰度级别后，执行所述去模糊处理的操作；
19、特征融合图生成模块，用于所述第二水下图像依次经标准卷积、1×1卷积、3×3卷积、坐标注意力处理、1×1卷积、平均池化和全连接处理，得到特征图像；获取所述特征图像的低级特征图和高级特征图，经特征融合处理，得到特征融合图；所述3×3卷积和坐标注意力处理的操作之间，还包括空间注意力处理，所述空间注意力处理的结果与所述坐标注意力处理的结果，经自适应融合后，依次执行所述1×1卷积、平均池化和全连接处理的操作；
20、三疣梭子蟹识别结果生成模块，用于所述特征融合图经目标检测处理，得到三疣梭子蟹识别结果。
21、一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别设备，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现上述的三疣梭子蟹识别方法。
22、一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的三疣梭子蟹识别方法。
23、本专利技术的有益效果在于：
24、本专利技术提供一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，将待识别水下图像进行图像增强处理后，进行直方图均衡化和去模糊处理，以消除水下图像模糊问题，并将得到的第二水下图像进行坐标注意力等操作处理，以关注水下图像的目标所在重要区域信息，接着将特征图像的低级特征图和高级特征图进行融合，综合利用不同层次的特征信息，得到关键信息丰富，便于目标检测的特征融合图，提高识别结果的准确度和效率。
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1.一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述S2中去模糊处理的操作具体为：
3.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述空间注意力处理的操作具体为：
4.根据权利要求1或3所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述自适应融合的操作具体为：
5.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述S4中目标检测处理的操作具体为：
6.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述S1中图像增强的操作具体为：
7.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述S1中图像增强的操作之后，还包括去噪处理。
8.一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别系统，其特征在于，包括：
9.一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的三疣梭子蟹识别方法。
10.一种
...【技术特征摘要】
1.一种基于坐标注意力的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述s2中去模糊处理的操作具体为：
3.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述空间注意力处理的操作具体为：
4.根据权利要求1或3所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述自适应融合的操作具体为：
5.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述s4中目标检测处理的操作具体为：
6.根据权利要求1所述的三疣梭子蟹识别方法，其特征在于，所述s1中图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凡，张孝民，刘兆伟，徐炳庆，陈玮，王秀霞，
申请(专利权)人：山东省海洋资源与环境研究院山东省海洋环境监测中心，山东省水产品质量检验中心，
类型：发明
国别省市：
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