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申请/专利权人：中国科学院水生生物研究所

摘要：本发明公开了一种鱼类信息的监测方法、装置、介质及产品，涉及鱼类监测领域，该方法包括通过目标检测模型对单帧图像进行目标检测，获得多个目标鱼的预测框、置信度和最大类别概率，利用目标鱼的置信度和最大类别概率之间的相关性系数以及目标鱼的运动关联性对置信度和最大类别概率进行调整，得到第二置信度和第一最大类别概率，在此基础上，确定目标鱼的位置，基于目标鱼的位置，利用多目标跟踪算法对目标鱼进行跟踪，得到目标鱼的种类和游行轨迹；根据目标鱼的游行轨迹和目标鱼的洄游行为得到目标鱼的数量和表征特征。本发明可以快速完成对鱼群的监测和信息统计，提高了监测的效率和准确度。

主权项：1.一种鱼类信息的监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先录制的鱼群视频流中的连续视频帧图像；所述连续视频帧图像包含多个单帧图像；通过目标检测模型对所述单帧图像进行目标检测，获得多个目标鱼的预测框、置信度和最大类别概率；所述目标检测模型由改进的YOLO模型训练得到；其中，所述改进的YOLO模型是由在传统YOLO模型中引入AnchorFree机制得到的；所述目标检测模型的训练过程为：构建训练集；所述训练集包括样本鱼以及样本鱼的标签；所述标签包括样本鱼的种类信息以及样本鱼所在的位置信息；将所述训练集输入至改进的YOLO模型中，得到各个样本鱼的候选框、置信度和最大类别概率，根据各个样本鱼的候选框、置信度和最大类别概率计算损失函数，根据所述损失函数对改进的YOLO模型进行训练，得到训练后目标检测模型；其中，所述损失函数中设置动态权重因子；损失函数为： ； ；其中，是总损失；是坐标损失权重、有样本鱼预测框的置信度损失权重、无样本鱼预测框的置信度损失权重，分类损失权重，是坐标损失、是有样本鱼预测框的置信度损失、无样本鱼预测框的置信度损失，是分类损失，和是召回率和准确率的变化；在训练过程中，AnchorFree机制通过利用训练集中所有样本鱼的实际尺寸计算样本鱼的平均宽度和平均高度来生成动态候选框即Anchor，利用动态候选框改变YOLO模型的输出结果，得到目标鱼的预测框， ； ；其中，和分别是动态Anchor的宽和高；是目标鱼的数量；和是第个目标鱼的宽和高；所述目标检测模型中设置有置信度的检测阈值，在确定某一目标鱼为可疑目标后，调整目标检测模型的检测阈值，确保该目标鱼能够被检出；根据所述目标鱼的置信度和最大类别概率之间的相关性系数对所述目标鱼的置信度和最大类别概率进行调整，得到所述目标鱼的第一置信度和第一最大类别概率；根据所述连续视频帧图像，得到所述目标鱼的运动关联性，利用所述运动关联性对所述第一置信度进行调整，得到所述目标鱼的第二置信度；其中，所述目标鱼的运动关联性包括目标鱼的突然出现或消失以及目标鱼的运动轨迹；根据所述预测框、所述第二置信度和所述第一最大类别概率确定目标鱼的位置；基于目标鱼的位置，利用多目标跟踪算法对所述目标鱼进行跟踪，得到所述目标鱼的种类和游行轨迹；根据所述目标鱼的游行轨迹和所述目标鱼的洄游行为得到所述目标鱼的数量和表征特征，表征特征包括目标鱼的体长和体重，其中，洄游行为包括上行行为和下行行为。

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权利要求：

百度查询： 中国科学院水生生物研究所 鱼类信息的监测方法、装置、介质及产品