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申请/专利权人：四川渔光物联技术有限公司
摘要：本发明公开了一种池塘养殖鱼群生长预测方法及设备，涉及鱼群养殖技术领域，解决了现阶段的池塘养殖对于鱼群规格和死鱼数量的确定主要基于经验判断，效率低下的问题，包括：收集养殖数据，养殖数据包括：鱼种名称、投苗日期、投苗规格、投放重量、投放尾数和每日投喂的饲料重量，根据养殖数据构建养殖数据库；收集每日的池塘图像，根据滑动窗口提取池塘图像的像素信息，滑动窗口的形状与鱼体特征相适应，滑动窗口的尺寸与大、中、小鱼体尺寸相适应，将像素信息输入死鱼识别统计模型，得到每日的损耗数量，根据每日的耗损数量补充养殖数据库；获取预期的打样日期，根据投苗日期和预期的打样日期从养殖数据库中统计总的饲料重量和总的损耗数量，将鱼种名称、投苗日期、投苗规格、投放重量、投放尾数、预期的打样日期、总的饲料重量和总的损耗数量输入鱼群生长预测模型，得到打样规格、打样尾数和预估重量；通过设置死鱼识别统计模型和鱼群生长预测模型，实现死鱼数量、鱼群生长规格的精准监测。
主权项：1.一种池塘养殖鱼群生长预测方法，其特征在于，包括：收集养殖数据，所述养殖数据包括：鱼种名称、投苗日期、投苗规格、投放重量、投放尾数和每日投喂的饲料重量，根据所述养殖数据构建养殖数据库；收集每日的池塘图像，根据滑动窗口提取池塘图像的像素信息，所述滑动窗口的形状与鱼体特征相适应，所述滑动窗口的尺寸与大、中、小鱼体尺寸相适应，将所述像素信息输入死鱼识别统计模型，得到每日的损耗数量，根据所述每日的耗损数量补充所述养殖数据库；获取预期的打样日期，根据所述投苗日期和预期的打样日期从所述养殖数据库中统计总的饲料重量和总的损耗数量，将鱼种名称、投苗日期、投苗规格、投放重量、投放尾数、预期的打样日期、总的饲料重量和总的损耗数量输入鱼群生长预测模型，得到打样规格、打样尾数和预估重量；其中，所述死鱼识别统计模型为改进的MTCNN级联神经网络，所述改进的MTCNN级联神经网络的三个网络输入尺寸与滑动窗口的三个尺寸对应，所述鱼群生长预测模型为8输入2输出的神经网络预测模型。
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