一种基于Mask-Rcnn识别鱼类状态的检测方法

摘要

本发明涉及图像识别技术领域，涉及一种基于Mask‑Rcnn识别鱼类状态的检测方法，包括以下步骤：S1、对视频数据进行灰度化处理、压缩、间隔M1帧选取图像数据帧；S2、选取连续M2帧图像数据进行时空卷积和降采样处理；S3、对每个图像数据帧赋予一个标签；S4、对图像数据帧进行灰度化处理、压缩；S5、每个图像数据帧利用大小为m×m像素的滑窗分成t个分块；S6、判断标签数据二的值与所在图像的标签数据一的值相等。本发明通过K‑Means算法标签鱼饥饿状态；通过检测鱼白占比标签鱼的死亡；通过Mask‑Rcnn模型的Softmax分类器对鱼饥饿状态和死亡状态准确分类。