申请/专利权人：江苏海洋大学;连云港蓝途智能科技有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830814A

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G01S15/89;G06V10/25;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于图像声呐的深海网箱养殖鱼群数量估计方法，针对离岸深海网箱内养殖鱼群的数量难以评估的问题，通过采用前视图像声呐在深海网箱中进行持续探测，结合添加注意力机制的YOLO目标检测模型和BP神经网络，实现了深海网箱中鱼群数量的实时自动估计。通过大量的定量实验，为训练YOLO模型和神经网络提供了数据基础。实验结果表明，改进的YOLOv8模型平均检测精度mAP50相比原始算法提升了3.81个百分点；神经网络在拟合鱼群数量时达到了84.63％的精确度，优于三次多项式拟合0.72个百分点。深海网箱养殖鱼群数量的精确评估将助力深远海养殖科学智能管理，合理制定喂食、渔获规划。

主权项：1.一种基于图像声呐的深海网箱养殖鱼群数量估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、布置设备，将图像声呐固定在网箱一边，调整换能器角度使其尽可能覆盖更多的水体空间，将图像声呐和电脑及电源连接；S2、开机并进行多段连续10分钟以上的观测，记录声呐数据并导出为视频；S3、在YOLOv8神经网络模型中增加改进的注意力机制模块，制作数据集并输入模型进行训练，使用训练好的模型对需要预估鱼群数量的视频进行目标识别检测，检测类别只有一种即为鱼类；S4、将视频每一帧的识别结果序列由大到小排序，使用训练好的BP神经网络模型根据前20位检测最大鱼条数估算出网箱中鱼的实际条数。

全文数据：

权利要求：

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