【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及渔业资源估算，尤其涉及一种翻白鱼总量估算方法、系统、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、池塘养殖在水产养殖领域中扮演了至关重要的角色。然而，当池塘中的水质参数超出安全标准时，会导致大量生物死亡，给池塘养殖业带来沉重的经济损失，其中，池塘翻白鱼总量这一指标，具体指的是在某一特定时刻和特定区域内，池塘中死亡鱼体的总质量。
2、在目前池塘翻白鱼损失估算过程中，通常是池塘周边设置监控设备，从而对整个池塘范围内的水面进行监控，以统计池塘内的翻白鱼质量。然而，现有翻白鱼总量统计受到固定拍摄方式的限制，得到的图像数据受拍摄角度和范围影响，存在翻白鱼图像信息缺失的问题，导致最终得到的翻白鱼总量的估算结果准确性较差。
3、因此，现在亟需一种翻白鱼总量估算方法、系统、设备、介质及程序产品来解决上述问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种翻白鱼总量估算方法、系统、设备、介质及程序产品。
2、本专利技术提供一种翻白鱼总量估算方法，包括：
3、对目标水域俯视全景图进行均匀裁剪处理，获取对应的多张局部水域图像；
4、将各张所述局部水域图像输入至翻白鱼总量估算模型，得到由所述翻白鱼总量估算模型中的翻白鱼轮廓图像分割子模型输出的各张所述局部水域图像对应的多个翻白鱼体轮廓图和局部翻白鱼体数量，其中，所述翻白鱼轮廓图分割子模型是由标注有翻白鱼体分割掩膜的样本水域图像，对实例分割模型进行训练得到；
5、将
6、根据各张所述局部水域图像中对应的所述局部翻白鱼体数量，获取所述目标水域俯视全景图中的翻白鱼总数量，并根据所述翻白鱼总数量和所述翻白鱼体平均质量，得到所述目标水域俯视全景图中的翻白鱼总量。
7、根据本专利技术提供的一种翻白鱼总量估算方法，所述翻白鱼轮廓图像分割子模型通过以下步骤训练得到：
8、获取样本水域俯视全景图，并对所述样本水域俯视全景图进行随机裁剪处理，得到多张相同尺寸的样本水域图像；
9、对所述样本水域图像中存在翻白鱼体且具有鱼体鱼头的区域进行掩膜标注，得到所述标注有翻白鱼体分割掩膜的样本水域图像；
10、通过所述标注有翻白鱼体分割掩膜的样本水域图像，对yolo模型进行训练，得到所述翻白鱼轮廓图像分割子模型。
11、根据本专利技术提供的一种翻白鱼总量估算方法，所述翻白鱼质量估算子模型包括第一校正层、第二校正层、质量拟合层和处理层；
12、所述将所述翻白鱼体轮廓图输入至所述翻白鱼总量估算模型中的翻白鱼质量估算子模型，得到由所述翻白鱼质量估算子模型输出的翻白鱼体平均质量，包括：
13、通过所述第一校正层中的校正因子，对所述翻白鱼体轮廓图中对应的翻白鱼体特征值进行校正，得到第一鱼体特征值和第二鱼体特征值，其中，所述翻白鱼体特征值包括鱼体体长特征值和鱼体体宽特征值，所述第一鱼体特征值表示经所述校正因子校正后的鱼体体长特征值，所述第二鱼体特征值表示经所述校正因子校正后的鱼体体宽特征值；所述校正因子是根据目标水域内参照物的尺寸实际值与尺寸测量值之间的比值确定得到的，所述尺寸测量值是通过所述翻白鱼轮廓图像子模型对所述参照物的图像数据进行识别得到的；
14、通过所述第二校正层，对比例因子测量值进行判断，若所述比例因子测量值大于最大比例因子，或小于最小比例因子，则通过所述第二校正层中的预设比例因子，对所述第一鱼体特征值进行校正，得到第三鱼体特征值，其中，所述比例因子测量值是基于所述第一鱼体特征值和所述第二鱼体特征值之间的比值计算得到的；所述最大比例因子和所述最小比例因子是基于多个样本翻白鱼体的体长实测数据和体宽实测数据之间的比值确定得到的，所述预设比例因子是基于所有所述样本翻白鱼体的体长实测数据和体宽实测数据之间的比值求平均得到的；
15、通过所述质量拟合层，对所述第一鱼体特征值和所述第二鱼体特征值进行拟合，或，对所述第三鱼体特征值和所述第二鱼体特征值进行拟合，得到所述局部水域图像中每个所述翻白鱼体轮廓图对应的翻白鱼体质量信息；其中，所述质量拟合层是基于拟合算法，通过样本鱼体特征值与所述样本鱼体特征值对应的样本鱼体质量信息训练得到的；
16、通过所述处理层，根据所有所述局部水域图像中的全鱼总质量和翻白鱼全鱼数量，计算得到所述翻白鱼体平均质量，其中，所述全鱼总质量是基于所述翻白鱼体质量信息计算得到的。
17、根据本专利技术提供的一种翻白鱼总量估算方法，在所述根据所述翻白鱼总数量和所述翻白鱼体平均质量，得到所述目标水域俯视全景图中的翻白鱼总量之后，所述方法还包括：
18、获取所述目标水域俯视全景图对应的翻白鱼预警阈值范围，其中，所述翻白鱼预警阈值范围是由多种不同的预设预警阈值构建得到的；
19、将所述翻白鱼总量与所述翻白鱼预警阈值范围内的预设预警阈值进行对比，并根据对比结果，获取所述翻白鱼总量在所述翻白鱼预警阈值范围内对应的目标范围区间；
20、根据所述目标范围区间，获取对应的翻白鱼预警等级。
21、根据本专利技术提供的一种翻白鱼总量估算方法，在所述对目标水域俯视全景图进行均匀裁剪处理，获取对应的多张局部水域图像之前，所述方法还包括：
22、基于预设航拍路线，通过无人机对目标水域进行图像采集，得到所述目标水域对应的多张水域航拍图像，其中，所述预设航拍路线是根据所述目标水域的面积信息确定的；
23、对所述多张水域航拍图像进行拼接处理，得到所述目标水域俯视全景图。
24、根据本专利技术提供的一种翻白鱼总量估算方法，所述对所述多张水域航拍图像进行拼接处理，得到所述目标水域俯视全景图，包括：
25、对所述多张水域航拍图像进行拼接处理，得到拼接处理后的水域航拍图像；
26、基于阈值分割处理和连通域提取处理，对所述拼接处理后的水域航拍图像的图像边缘位置进行图像预处理，得到所述目标水域俯视全景图。
27、本专利技术还提供一种翻白鱼总量估算系统，包括：
28、图像处理模块，用于对目标水域俯视全景图进行均匀裁剪处理，获取对应的多张局部水域图像；
29、特征提取模块，用于将各张所述局部水域图像输入至翻白鱼总量估算模型，得到由所述翻白鱼总量估算模型中的翻白鱼轮廓图像分割子模型输出的各张所述局部水域图像对应的多个翻白鱼体轮廓图和局部翻白鱼体数量，其中，所述翻白鱼轮廓图分割子模型是由标注有翻白鱼体分割掩膜的样本水域图像，对实例分割模型进行训练得到；
30、质量估算模块，用于将所述翻白鱼体轮廓图输入至所述翻白鱼总量估算模型中的翻白鱼质量估算子模型，得到由所述翻白鱼质量估算子模型输出的翻白鱼体平均质量；
31、翻白鱼总量估算模块，用于根据各张所述局部水域图像中对应的所述局部翻白本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种翻白鱼总量估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，所述翻白鱼轮廓图像分割子模型通过以下步骤训练得到：
3.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，所述翻白鱼质量估算子模型包括第一校正层、第二校正层、质量拟合层和处理层；
4.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，在所述根据所述翻白鱼总数量和所述翻白鱼体平均质量，得到所述目标水域俯视全景图中的翻白鱼总量之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，在所述对目标水域俯视全景图进行均匀裁剪处理，获取对应的多张局部水域图像之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，所述对所述多张水域航拍图像进行拼接处理，得到所述目标水域俯视全景图，包括：
7.一种翻白鱼总量估算系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述翻白鱼总量估算方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述翻白鱼总量估算方法。
...【技术特征摘要】
1.一种翻白鱼总量估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，所述翻白鱼轮廓图像分割子模型通过以下步骤训练得到：
3.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，所述翻白鱼质量估算子模型包括第一校正层、第二校正层、质量拟合层和处理层；
4.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，在所述根据所述翻白鱼总数量和所述翻白鱼体平均质量，得到所述目标水域俯视全景图中的翻白鱼总量之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的翻白鱼总量估算方法，其特征在于，在所述对目标水域俯视全景图进行均匀裁剪处理，获取对应的多张局部水域图像之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：段青玲，孔铭瑞，刘怡然，杨丽莎，李道亮，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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