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申请/专利权人：青岛道万科技有限公司

摘要：本发明提供了一种水下颗粒物和生物图像原位采集方法、介质及系统，属于水下颗粒物和生物图像原位采集技术领域，包括：包括水下模块和水上模块，所述水下模块设置在水下终端，用于基于水下摄像头拍摄的图像进行识别并提取表征图像的二维数据表，将所述二维数据表上传至水上服务器，所述水上模块设置在水上服务器内，用于基于所述二维数据表还原成图像。其中，所述水下模块利用预先训练的颗粒物或生物追踪模型和颗粒物或生物全位姿识别模型检测得到每一种颗粒物或生物。本发明解决了现有技术在进行水下颗粒物和生物图像原位采集时，存在的目标运动以及位姿形变严重，导致难以识别，以及通信不畅图像难以传输的技术问题。

主权项：1.一种水下颗粒物和生物图像原位采集方法，其特征在于，包括水下模块和水上模块，所述水下模块设置在水下终端，用于基于水下摄像头拍摄的图像进行识别并提取表征图像的二维数据表，将所述二维数据表上传至水上服务器，所述水上模块设置在水上服务器内，用于基于所述二维数据表还原成图像；其中，所述水下模块用于执行以下步骤：S11、获取水下拍摄的连续多张图像，记为第一图像集；S12、对所述第一图像集进行预处理，得到第二图像集；S13、利用预先训练的颗粒物或生物追踪模型，对所述第二图像集中的每一张图像进行模型计算，得到每一张图像对应的颗粒物以及生物的标注信息，所述标注信息用于给图像中的颗粒物或生物进行唯一编码标记；S14、对所述第二图像集中的每一张图像进行基于所述标注信息的分割，得到多张分割图像，并根据所述标注信息将所述多张分割图像划分为多个分割图像集，每个分割图像集内的分割图像具有相同的标注信息；S15、利用预先训练的颗粒物或生物全位姿识别模型，对所述分割图像集中的每一张分割图像进行识别，得到每一张分割图像的识别向量，包括识别的颗粒物或生物的种类、尺寸以及识别率，并将所述分割图像集识别率最高的识别向量作为所述分割图像集的识别结果；S16、对于所述第二图像集中每一张图像，基于分割图像集的识别结果建立二维数据表，包括每个分割图像的坐标以及识别结果；并将所述二维数据表发送给水上模块；其中，所述水上模块用于执行以下步骤：S21、获取所述二维数据表；S22、建立空图像，所述空图像的尺寸为所述水下摄像头拍摄的图像的尺寸；S23、在所述空图像中基于所述二维数据表进行分割，并在每个分割区域内，根据所述二维数据表中的识别结果对应的颗粒或生物图像进行替换，生成包含颗粒或生物的图像；其中，所述颗粒物或生物追踪模型包括：特征提取网络，利用卷积神经网络对输入图像组进行特征提取，获取多尺度、多层次的特征映射；目标检测头，基于特征映射利用目标检测算法预测目标物体的分类和位置，输出候选目标框；实例分割头，对每个候选目标框利用实例分割算法生成目标物体的分割掩码；目标关联模块，通过目标跟踪算法将输入图像组的不同帧中属于同一目标物体的检测结果关联并标识，实现跨帧跟踪；其中，所述颗粒物或生物全位姿识别模型的训练步骤包括：获取全位姿训练数据集，具体是，获取已知的全部颗粒物或生物图像，并采用计算机三维模型对颗粒物或生物图像进行三维重构，得到颗粒物或生物三维图像，之后分别在三维XYZ轴上旋转的方式导出颗粒物或生物的全位姿的图像，每旋转1°导出一张图像，将全部的导出图像以及其具体的颗粒物或生物名称作为全位姿训练数据集；采用所述全位姿训练数据集训练一个卷积神经网络，得到颗粒物或生物全位姿识别模型。

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