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申请/专利权人：中国水产科学研究院珠江水产研究所

摘要：本发明公开了一种基于生物学特征的虾类分选优化方法及系统，用于提高虾类分选的准确性、实用性和效率。首先，收集虾类生物学特征数据并构建虾类生物学特征数据库。然后，利用图像处理技术对待分选虾体样本进行识别和图像处理，获取分选标准数据，并进行模拟分选，评估分选效果。若效果不佳，通过聚类算法对识别结果进行聚类，调整分选标准，优化虾类分选标准数据。这种方法综合考虑了虾类生物学特征和图像识别技术，能够提高虾类分选的准确性和效率，满足不同需求的虾类分选应用场景。

主权项：1.一种基于生物学特征的虾类分选优化方法，其特征在于，包括以下步骤：收集虾类生物学特征数据，根据所述虾类生物学特征数据构建虾类生物学特征数据库，所述虾类生物学特征数据包括不同生长阶段的虾体长度特征、颜色特征、纹理特征；获取一批待分选的虾体样本，获取所述虾体样本的图像数据，对所述虾体样本的图像数据进行图像处理，对图像数据中的虾类进行识别，得到识别结果；根据所述识别结果获取当前虾类分选标准数据，根据所述当前虾类分选标准数据对虾体样本进行模拟分选，得到分选结果，根据所述分选结果判断虾体样本的分选完整性和每个分选类别中虾体的差异性，根据所述分选完整性和每个分选类别中虾体的差异性评估虾类分选效果，得到虾类分选效果评估数据；根据所述虾类分选效果评估数据，若分选效果小于预设值时，通过聚类算法对所述识别结果进行聚类操作，得到聚类结果；根据所述聚类结果对当前虾类分选标准进行标准调整，得到优化虾类分类标准数据；所述根据所述识别结果获取当前虾类分选标准数据，根据所述当前虾类分选标准数据对虾体样本进行模拟分选，得到分选结果，根据所述分选结果判断虾体样本的分选完整性和每个分选类别中虾体的差异性，根据所述分选完整性和每个分选类别中虾体的差异性评估虾类分选效果，得到虾类分选效果评估数据，具体为：获取目标虾类分选设备中对待分选的虾体所属虾类的当前分选标准数据；根据所述虾类识别结果将所述图像数据中每个待分选虾体进行单独提取，并对每个虾体赋予图像数据中所识别的虾体形态特征，构建每个虾体的模拟分选模型；根据当前分选标准数据对所述每个虾体的模拟分选模型进行模拟分选，得到分选结果，所述分选结果包括分选出的虾类和每个虾类按照当前分选标准数据中所设置的虾体长度阈值范围进行分类后每个虾体长度阈值范围类别中不同长度虾体样本的数量；根据所述分选结果确定待分选的虾体样本是否全部进行分选，得到分选完整性数据；根据所述分选结果对每类分选结果中虾体数量进行绘制数量分布曲线图，并确定每类分选结果中虾体的长度差异性和是否存在不同种类的虾类，根据所述分选完整性数据、数量分布曲线图、每类分选结果中虾体的长度差异性和是否存在不同种类的虾类进行综合评分，对虾类分选效果进行评估，得到虾类分选效果评估数据；所述根据所述虾类分选效果评估数据，若分选效果小于预设值时，通过聚类算法对所述识别结果进行聚类操作，得到聚类结果，具体为：根据所述虾类分选效果评估数据，若分选效果小于预设值时，对所述识别结果中每类虾类的虾体长度进行聚类操作；通过将虾体长度数据构建为虾体长度矩阵，随机选择所述虾体长度矩阵中K个数据点作为初始的虾体长度聚类中心，对于虾体长度矩阵中的每个数据点，计算每个数据点到达每个虾体长度聚类中心的欧氏距离，将每个数据点分配到欧氏距离最近的虾体长度聚类中心中，计算数据点分配后的虾体长度聚类中心的数据点平均值，将该平均值作为新的聚类中心，得到更新聚类中心；对所述更新聚类中心循环进行数据点分配和聚类中心更新，直至聚类中心的变化小于预设阈值，得到每个虾类虾体长度的聚类结果；所述根据所述聚类结果对当前虾类分选标准进行标准调整，得到优化虾类分类标准数据，具体为：获取所述聚类结果中的每个聚类的虾类数量信息，根据所述每个聚类的虾类数量信息确定不同长度范围虾体的数量信息；设定进行虾类分类的数量百分比阈值标准，根据所述数量信息计算每个长度范围虾体的占比数据，当所述占比数据小于预设百分比时，将该长度范围的虾体与相邻的长度范围的虾体进行合并，得到合并长度范围；判断合并长度范围内的虾体占比数据是否仍小于预设百分比，若仍小于预设百分比，则再选择合并长度范围的相邻长度范围进行合并，直至合并后的长度范围的虾体占比数据不小于预设百分比，得到聚类数据的长度范围调整数据；根据所述长度范围数据调整当前虾类分选标准中所设定的虾类长度分选范围，得到优化虾类分类标准数据。

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