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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113688705B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110932415.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)是由李路;宋均琦;周田勇;李家慶;譚鶴群;朱明;萬(wàn)鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-08-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)，通過(guò)在線用紅外圖像采集裝置對(duì)塘岸進(jìn)行拍攝，采用圖像處理單元進(jìn)行圖像處理，所述圖像處理單元包括依次連接的圖像增強(qiáng)模塊、二值化模塊、邊緣檢測(cè)模塊、目標(biāo)提取模塊與目標(biāo)計(jì)數(shù)模塊。本發(fā)明提供的一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)，可識(shí)別出圖像中的小龍蝦在岸上的數(shù)量，為養(yǎng)殖人員帶來(lái)便利，省時(shí)省力。

本發(fā)明授權(quán)一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種小龍蝦紅外圖像識(shí)別的自動(dòng)巡塘方法，包括以下步驟： 步驟S1：首先通過(guò)無(wú)人機(jī)運(yùn)載平臺(tái)上的紅外圖像采集裝置拍攝小龍蝦養(yǎng)殖塘與岸邊的圖像； 步驟S2：然后通過(guò)圖像處理單元處理拍攝圖像，識(shí)別出圖像中的小龍蝦在岸上的數(shù)量； 步驟S3：最后通過(guò)無(wú)人機(jī)運(yùn)載平臺(tái)上的通訊裝置將數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳送到交互平臺(tái)端； 步驟S2中圖像處理單元處理包括以下步驟： 步驟1、首先，圖像增強(qiáng)模塊將圖像降噪過(guò)濾掉圖像內(nèi)的噪聲信息； 步驟2、然后，二值化模塊將使用降噪模塊之后的圖像進(jìn)行黑白化處理得到特征輪廓清晰的圖像； 步驟3、隨后，邊緣檢測(cè)模塊獲取圖像中的邊緣形成特征框圖； 步驟4、最后，目標(biāo)提取模塊用來(lái)檢測(cè)特征輪廓的數(shù)量，并將目標(biāo)提取模塊獲得的數(shù)量輸出； 步驟4中，目標(biāo)提取模塊連接有訓(xùn)練模塊，訓(xùn)練模塊連接有特征集構(gòu)建模塊；特征集構(gòu)建模塊構(gòu)建小龍蝦在圖像中的特征集并送入訓(xùn)練模塊中訓(xùn)練得出的模型用來(lái)對(duì)圖像中目標(biāo)特征進(jìn)行檢測(cè)； 特征集構(gòu)建模塊包括小龍蝦圖像輸入模塊、形狀獲取模塊、多邊形構(gòu)建模塊與特征集輸出模塊，小龍蝦圖像輸入模塊用來(lái)人為的輸入小龍蝦圖像，形狀獲取模塊用來(lái)獲取小龍蝦的形狀特征，多邊形構(gòu)建模塊用來(lái)獲取小龍蝦形狀特征形成的多邊形數(shù)集，特征集輸出模塊用來(lái)輸出得到的小龍蝦特征集； 多邊形構(gòu)建模塊包括初始輪廓構(gòu)建模塊，所述初始輪廓構(gòu)建模塊連接有多邊形逼近模塊，所述多邊形逼近模塊分別連接有凸包檢測(cè)模塊與夾角輪廓分析模塊，所述夾角輪廓分析模塊與凸包檢測(cè)模塊共同連接交點(diǎn)集計(jì)算模塊，所述初始輪廓構(gòu)建模塊用來(lái)獲得小龍蝦的初始輪廓及初始輪廓上的各個(gè)輪廓點(diǎn)，所述多邊形逼近模塊對(duì)初始輪廓進(jìn)行多邊形逼近從而將初始輪廓的輪廓點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行約減得到第一點(diǎn)集，所述凸包檢測(cè)模塊對(duì)多邊形逼近后的輪廓進(jìn)行凸包檢測(cè)使得位于對(duì)蝦腹部的輪廓點(diǎn)從第一點(diǎn)集中去除，形成第二點(diǎn)集，所述夾角輪廓分析模塊將多邊形逼近后的輪廓進(jìn)行夾角輪廓分析形成第三點(diǎn)集，所述交點(diǎn)集計(jì)算模塊用來(lái)將求取第二點(diǎn)集與第三點(diǎn)集的交集，交集為蝦頭和蝦尾的特征集。

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