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申请/专利权人：中国海洋大学三亚海洋研究院
摘要：本发明公开了一种凡纳滨对虾表型数据测定方法，收集凡纳滨对虾的侧视图图像和俯视图图像后利用GCN图像分割算法对图像进行图像分割，分割出凡纳滨对虾身体的不同部位，得到不同部位所占像素的大小；根据预先在容器中计算出参照物的单位像素长度这一比例因子，由分割出的不同部位的所占像素长度，计算出凡纳滨对虾部分表型数据；应对凡纳滨对虾在带水容器中出现的倾斜以及弯曲等不同姿态，使用立体空间矫正模型来计算矫正后的凡纳滨对虾身体腹部长度；以不同部位所占像素的大小作为输入数据采用神经网络中的网络结构实现对体长的预测；使用SVR模型，结合不同的表型数据和不同部位所占像素的大小作为输入数据，实现对体重数据的测定。
主权项：1.一种凡纳滨对虾表型数据测定方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用相机收集凡纳滨对虾的侧视图图像和俯视图图像；2使用GCN图像分割算法对步骤1得到的俯视图和侧视图图像进行图像分割，分割出凡纳滨对虾身体的不同部位，将凡纳滨对虾图像分割出的不同部位所占像素的大小作为步骤3和步骤4的输入数据；3根据预先在容器中计算出参照物的单位像素长度这一比例因子，由分割出的不同部位的所占像素长度，计算出凡纳滨对虾部分表型数据；计算凡纳滨对虾部分表型数据时，计算公式为：单位像素长度比例因子×部位所占像素长度＝该部位表型数据大小；4应对凡纳滨对虾在带水容器中出现的倾斜以及弯曲的不同姿态，使用空间曲线积分，采用最小二乘法来进行建模，来计算矫正后的凡纳滨对虾身体腹部长度；以及结合神经网络中MLP网络结构，利用分割出的不同部位的所占像素的大小作为输入数据采用神经网络中的网络结构实现对体长的预测；5使用SVR模型，利用分割出的不同部位的表型数据大小实现对体重数据的测定：将分割出的不同部位所占的像素个数和不同部位的表型数据大小输入到SVR模型中即可实现体重的预测；使用像素个数的不同部位为：俯视图和侧视图眼睛、俯视图和侧视图腹部、俯视图头胸甲、侧视图头胸甲和额角；使用表型大小数据的不同部位为：AL腹部长度、AW1-6第一至第六腹节宽度、AH1-6第一至第六腹节高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学三亚海洋研究院 一种凡纳滨对虾表型数据测定方法
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