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申请/专利权人：宁夏蓝思生物科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于双目图像的着生蛋白核藻类监测方法及系统，具体涉及生物监测领域，实时采集以着生蛋白核藻类为监测目标的双目图像数据，建立自适应背景模型实现动态自适应跟随监测目标,生成视差图并基于焦距和基线距离生成深度图，构建着生蛋白核藻类的三维信息,提取着生蛋白核藻类的相关特征，构建深度学习模型进行着生蛋白核藻类健康状态的概率分布，构建支持向量回归进行着生蛋白核藻类的生长速率的预测,提升对藻类健康状态的判断精度，利用生成对抗网络进行AI模型训练生成最佳的着生蛋白核藻类图像，利用欧式距离计算最佳的着生蛋白核藻类图像和双目图像数据之间的相似性，更清晰地了解生成图像与实际图像之间的匹配程度。
主权项：1.一种基于双目图像的着生蛋白核藻类监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S101.实时采集以着生蛋白核藻类为监测目标的双目图像数据，并实时采集水下环境的光照信息数据，建立自适应背景模型实现动态自适应跟随监测目标；S102.利用中值滤波去除双目图像数据的椒盐噪声，通过扩展对比度范围增加双目图像数据的全局对比度，局部均衡双目图像数据并增强双目图像数据细节，通过双目图像数据的分块进行自适应尺度调整的白平衡矫正；S103.利用SAD算法寻找不同监测视角差值下的对应块之间的绝对差值，并与双目图像数据的分块进行区域最佳匹配生成视差图，基于现代双摄像头监测左、右侧设备的焦距和基线距离生成深度图，构建着生蛋白核藻类的三维信息；S104.提取着生蛋白核藻类的相关特征，构建深度学习模型进行着生蛋白核藻类健康状态的概率分布，构建支持向量回归进行着生蛋白核藻类的生长速率的预测；S105.聚合着生蛋白核藻类的历史数据，利用生成对抗网络进行AI模型训练生成最佳的着生蛋白核藻类图像，利用欧式距离结合藻类形状特征、藻类色彩特征、藻类纹理特征以及藻类密度特征表示计算最佳的着生蛋白核藻类图像和双目图像数据之间的相似性。
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