(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210432208.5 (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 中国农业大 学 地址 100193 北京市海淀区 圆明园西路2号 (72)发明人 石晨　张天野　李道亮　李振波　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 常芳 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种水下鱼体姿态动态 识别方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种水下鱼体姿态动态识别方 法及装置， 所述方法包括： 确定待识别鱼体图像； 基于鱼体姿态识别模型， 对拼接图像进行目标检 测， 得到目标检测框图像后， 对目标检测框图像 进行下采样， 以及基于下采样后的目标检测框图 像生成特征金字塔， 并基于特征金字塔中的特征 确定鱼体姿态。 本发明能够高精度确定移动状态 的鱼体姿态。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 114821778 A 2022.07.29 CN 114821778 A 1.一种水 下鱼体姿态动态 识别方法， 其特 征在于， 包括： 确定待识别鱼体图像； 基于鱼体姿态识别模型， 对拼接图像进行目标检测， 得到目标检测框图像后， 对所述目 标检测框图像进行下采样， 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征金字塔， 并基于 所述特征金字塔中的特征确定 鱼体姿态； 所述拼接图像是对数据增强后的待识别鱼体图像 进行拼接后得到的； 所述鱼体姿态 识别模型基于样本鱼体图像及其样本鱼体姿态标签训练得到 。 2.根据权利要求1所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述基于鱼体姿态 识别模型， 对拼接图像进 行目标检测， 得到目标检测框图像后， 对所述目标检测框图像进 行 下采样， 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征金字塔， 并基于所述特征金字塔中 的特征确定鱼体姿态， 包括： 基于所述鱼体姿态识别模型的输入层， 对所述待识别鱼体图像进行数据增强， 并对数 据增强后得到的多个图像进行拼接， 得到所述拼接图像， 以及对所述拼接图像进行目标检 测， 得到所述目标检测框图像； 基于所述鱼体姿态识别模型的采样层， 对所述目标检测框图像依次进行切片和卷积操 作， 得到初始特 征图， 并对所述初始特 征图进行多次下采样， 得到下采样特 征图； 基于所述鱼体姿态识别模型的金字塔层， 对上一层的特征图进行上采样后与 下一层的 特征图进 行融合得到第一特征金字塔， 以及对 下一层的特征图进 行下采样后与上一层的特 征图进行融合得到第二特 征金字塔， 第一层的特 征图为所述下采样特 征图； 基于所述鱼体姿态是识别模型的预测层， 根据所述第 一特征金字塔和所述第 二特征金 字塔中的特 征， 确定所述鱼体姿态。 3.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述对所述拼接图 像进行目标检测， 之前还 包括： 将所述 拼接图像缩放至预设标准尺寸。 4.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述对所述初始特 征图进行多次下采样， 得到下采样特 征图， 包括： 对当前特征图进行下采样， 得到当前初始下采样特征图， 并基于所述采样层的残差组 件对上一下采样特征图和所述当前初始下采样特征图进行融合， 得到当前下采样特征图； 第一个当前 特征图为所述初始特 征图。 5.根据权利要求2所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述得到下采样特 征图， 之后还 包括： 对所述下采样特 征图依次进行 卷积处理、 归一化处理和最大池化处 理。 6.根据权利要求1至5任一项所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述基 于所述特 征金字塔中的特 征确定鱼体姿态， 包括： 基于所述特 征金字塔中的特 征， 确定多个候选检测框； 基于非极大值抑制算法， 从多个候选检测框中筛选得到鱼体检测框， 并基于所述鱼体 检测框进行姿态 识别， 确定所述鱼体姿态。 7.根据权利要求1至5任一项所述的水下鱼体姿态动态识别方法， 其特征在于， 所述鱼 体姿态识别模型的损失值基于如下公式确定： Loss＝‑1/n∑(t[i]l og(o[i])+(1 ‑t[i])log(1‑o[i]))；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821778 A 2其中， Loss表示所述鱼体姿态识别模型的损失值， o[i]表示所述鱼体姿态识别模型对 样本鱼体图像进行 预测得到的样本预测鱼体姿态， t[i]表示所述样本鱼体姿态标签。 8.一种水 下鱼体姿态动态 识别装置， 其特 征在于， 包括： 确定单元， 用于确定待识别鱼体图像； 识别单元， 用于基于鱼体姿态识别模型， 对拼接图像进行目标检测， 得到目标检测框图 像后， 对所述 目标检测框图像进行下采样， 以及基于下采样后的目标检测框图像生成特征 金字塔， 并基于所述特征金字塔中的特征确定鱼体姿态； 所述拼接图像是对数据增强后的 待识别鱼体图像进行拼接后得到的； 所述鱼体姿态 识别模型基于样本鱼体图像及其样本鱼体姿态标签训练得到 。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所 述水下鱼体姿态动态 识别方法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述水 下鱼体姿态动态 识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821778 A 3