【技术实现步骤摘要】
本申请涉及动物特征点检测领域，尤其涉及一种水生动物特征点检测方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、水生动物养殖过程信息化，智能化养殖是深海网箱养殖、工厂化养殖的发展趋势，是降低养殖成本、风险，提升养殖效率的有效手段。目前水生动物养殖过程的数据采集依靠人工，即通过养殖工人定时观察、抽检等方式，获取到的有效数据较少，并且该方式获取效率较低，无法获取完备的养殖过程数据，进而无法实现精细投料、鱼群数量估计、网箱破损估计、鱼病智能诊断等功能。
技术实现思路
1、本申请提供了一种水生动物特征点检测方法、系统、计算机设备和存储介质，以解决人工观察获取水生动物特征数据导致有效数据量较少、采集效率低的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种水生动物特征点检测方法，所述方法包括：
3、对获取到的样本图片集进行个体特征点标注，得到动物特征点数据集，其中，所述样本图片集中包括多个存在目标水生动物的样本图片，所述动物特征点数据集包括各个所述样本图片中每个目标水生动物对应的特征点数据...
【技术保护点】
1.一种水生动物特征点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述动物特征点数据集构建动物形状模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述对齐特征点数据集进行奇异值分解处理，得到第一分解结果，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设姿态调整方案对所述无迹变换数据集中的各个特征点坐标进行调整，得到特征增强数据集之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述特征增强数据集进行奇异值分解处理，得到第二分解结果，
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【技术特征摘要】
1.一种水生动物特征点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述动物特征点数据集构建动物形状模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述对齐特征点数据集进行奇异值分解处理，得到第一分解结果，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设姿态调整方案对所述无迹变换数据集中的各个特征点坐标进行调整，得到特征增强数据集之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述特征增强数据集进行奇异值分解处理，得到第二分解结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述特征增强数据集中的各个所述目标水生动物的特征点数据进行均值计算，得到第二均值数据之后，所述方法还包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李根，黄小华，练安姬，要紫丹，庞国良，袁太平，陶启友，胡昱，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院南海水产研究所，
类型：发明
国别省市：
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