【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测领域，尤其涉及一种基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法及系统。
技术介绍
1、对不同年纪的大黄鱼进行识别具有重要的生态学和养殖管理意义。从生态学角度看，了解大黄鱼的年龄结构有助于评估其种群动态、繁殖周期和生态位变化，为保护生物多样性和维持生态平衡提供科学依据。在养殖管理方面，准确识别大黄鱼的年龄有助于优化养殖策略，例如根据幼鱼和成鱼的不同需求调整饲料配方、养殖密度和水质管理，从而提高养殖效率和经济效益。此外，年龄识别还可以帮助监测大黄鱼的生长健康状况，及时发现潜在问题并采取相应措施，确保养殖过程的顺利进行。
2、现有的大黄鱼识别技术主要依赖于传统的图像处理和机器学习方法。这些方法通常通过分析鱼脸的纹理、形状和颜色等特征来进行识别。然而，这些技术存在明显的缺陷。首先，不同年纪的大黄鱼鱼脸特征差异显著，幼鱼鱼脸尺寸小且特征尚未完全发育，鳃盖纹路模糊、眼部虹彩不明显，而成鱼鱼脸尺寸较大且特征更为复杂且稳定，但随生长会出现磨损、色素沉淀等变化，传统识别方法难以适配这种跨阶段的特征差异，识别准确性难以保障；其次，现有...
【技术保护点】
1.一种基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述基于所述可见光图像序列，利用预训练的目标检测模型定位并分割出鱼脸感兴趣区域，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，在所述利用预训练的目标检测模型定位并分割出鱼脸感兴趣区域之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述基于所述可见光图像序列中选取的基准帧和所述高光谱图像立方体的共同特征点提取的空间对应关系，对所述鱼脸...
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述基于所述可见光图像序列，利用预训练的目标检测模型定位并分割出鱼脸感兴趣区域，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，在所述利用预训练的目标检测模型定位并分割出鱼脸感兴趣区域之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述基于所述可见光图像序列中选取的基准帧和所述高光谱图像立方体的共同特征点提取的空间对应关系，对所述鱼脸感兴趣区域进行空间配准，得到配准后的目标鱼脸区域和高光谱鱼脸数据块，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述从所述目标鱼脸区域中提取表征鱼鳞纹理、鱼脸轮廓及关键点分布的特征向量作为鱼脸纹理特征向量，具体为：
6.根据权利要求1所述的基于目标检测的大黄鱼鱼脸识别方法，其特征在于，所述从所述高光谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜云榕，李昭，周四维，黄建盛，李忠炉，何雄波，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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