一种基于关键点坐标回归的鱼体形态学特征测量方法

摘要

本发明提供了一种基于关键点坐标回归的鱼体形态学特征测量方法：步骤1，利用采集装置得到鱼体图像；步骤2，将步骤1中待检测的鱼体图像输入由ResNet‑50(残差网络)，FPN(特征金字塔网络)和KPCRN(关键点坐标回归网络)组成的已训练好的全新深度学习模型中；步骤3，得到从步骤2模型中输出的8个关键点坐标步骤4，计算关键点坐标间的距离得到鱼体的各个形态学长度参数。利用本发明方法测量鱼体形态学参数几乎不需要后处理，该方法能够简化数据集标注、易化模型的训练和测试、降低测量的时间成本和算力成本，对场景的变化，鱼体姿态的变化具有鲁棒性，从而极大提高鱼体形态学长度测量的精度。