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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种鱼塘养殖鱼类死亡识别方法、系统、设备及介质，方法包括：通过收集鱼类视频数据，对视频数据进行标注，可以提供每一帧的鱼类状态，为后续的模型训练提供正确的目标标签；对标注后的视频数据中的时间序列进行建模，将所述序列中的每一帧进行背景减除，同时将前景和背景进行分离，能够得到鱼类的运动轨迹和状态变化，更加贴合实际应用场景；将分离过的前景和背景划分为若干窗口，利用窗口滑动对若干窗口进行处理，得到每个窗口中的前景和背景图像提取特征，能够提高鱼类动态变化的敏感度，使得模型更好提取鱼类特征，完成自动化监测。

主权项：1.一种鱼塘养殖鱼类死亡识别方法，其特征在于，包括：收集鱼类视频数据，对所述视频数据进行标注；对标注后的视频数据中的时间序列进行建模，将所述序列中的每一帧进行背景减除，同时将前景和背景进行分离；将所述分离过的前景和背景划分为若干窗口，利用窗口滑动对所述若干窗口进行处理，得到每个窗口中的前景和背景图像提取特征；将标注的视频数据作为数据集，前景和背景图像提取特征作为测试集，构建识别模型，并对所述模型中每一次训练的每个窗口中的前景进行判断，得到鱼类死亡识别模型输出结果；对所述视频数据进行标注，包括：将所述视频中的每条鱼看作一条线段，线段的中心点表示鱼的位置，得到所有鱼的位置；表示线段的中心点的横坐标，表示线段的中心点的纵坐标；选择中的至少两个中心点得到至少两条鱼的位置集合，表示为：，；对于所述中的任意一条线段的中心点，计算它与另一条线段中心点距离的绝对值，同时计算所述另一条线段中心点和下一条相邻线段中心点的距离的绝对值，划入区域，直到所有的划分完成；对于每个区域的，标注其中心点，直到所有的中心点不再发生变化；对所述模型中每一次训练的每个窗口中的前景进行判断，包括：若所述每个窗口中的前景连续速度值超过其本身速度值，则判定为所述模型训练异常，返回至时间序列处，重新建模，若所述每个窗口中的前景连续速度值小于其本身速度值，则判定为模型训练正常，得到鱼类死亡识别的模型训练结果；所述速度值为线段中心点距离的绝对值的大小，其公式表示为： ；其中，表示选中的线段中心点，表示选中的另一条线段中心点，表示为任意两条线段中心点在时间点上的运动动量。

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