DB54T 0307-2023 西藏特有鱼类动态图像特征值提取技术规范

ICS67.120.3054CCSB5054西 藏 自 治 区 地 方 标 准DB54/T0307—2023西藏特有鱼类动态图像特征值提取技术规范2023-12-18发布 2024-01-18实施西藏自治区市场监督管理局  发布DB54/T0307DB54/T0307—2023PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANII目 次前言 II范围 1规范性引用文件 1术语和定义 1软件硬件配置要求 1图像采集要求 2鱼类图像全局特征提取步骤 2建立鱼类语义分割网络 2提取鱼类轮廓特征 2提取鱼类图像纹理特征 2提取鱼类图像颜色特征 2提取鱼类图像边缘特征 2鱼类图像局部特征值分类 3鱼类图像局部特征值提取 3附录A（资料性） 数据集标注 4附录B（资料性） 鱼类特征值提取结果 5附录C（资料性） 鱼类表型定义 6前 言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国水利水电科学研究院提出。本文件由西藏自治区农牧业标准化技术委员会归口。本文件属首次制定。DB54/T0307DB54/T0307—2023PAGEPAGE1西藏特有鱼类动态图像特征值提取技术规范范围本文件规定了西藏区域水域里特有鱼类的动态图像特征值的提取的方法。本文件适用于在浊度测量值在100NTU及以下的水体中，采集西藏区域水域里特有鱼类的稚鱼和成鱼的动态图像特征值。规范性引用文件（包括所有的修改单适用于本文件。HJ1075水质浊度的测定浊度计法HJ710.7生物多样性观测技术导则内陆水域鱼类术语和定义下列术语和定义适用于本文件。图像采集采用成像设备获取目标鱼类水下图像信号的过程。图像增强有目的地增强图像的整体或局部特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，以达到增强图像视觉效果，提高图像质量的目的。

鱼类特征值鱼类的行为向量和表型特点，包括鱼类的纹理和颜色等静态表型和鱼体形态变化下的动态表型。语义分割在计算机视觉中将鱼类图像中的像素进行密集预测和推理，以实现将每个像素点链接到类标签的过软件硬件配置要求采用人工智能工作站作为计算平台实施特征值识别推理计算。工作站配置宜满足以下要求：中央处理器（CPU）2.8GHz816，缓存空间不16MB。CUDA29001300MHz8GB，显存位宽256bit。32GBDDR4。1TB。200训练样本标注软件应具备图像标注功能。python3.6、cuda10.1图像采集要求HJ1075-2019100NTU，尽量避免水体波动。照明光线均匀，鱼体均匀曝光，无明显可见或不对称的高光、光斑等。LEDLED60°HJ710.7。360°全角度的鱼类图像信息。调整拍摄距离，采集不同距离的鱼类图像信息。鱼类图像全局特征提取步骤建立鱼类语义分割网络200使用图像标注软件，沿着目标鱼类图像的轮廓进行标注，标注边框尽可能沿鱼类图像边缘，标A。DeeplabV3+语义分割模型。设置训练参数，如类别数、训练次数、图像大小和学习率等，进行神经网络模型训练。评估模型分割的性能，确定鱼类分割模型。提取鱼类轮廓特征提取鱼类图像纹理特征将鱼类图像信息输入到灰度共生矩阵法算法中。计算共生矩阵得到矩阵的部分特征值。计算图像均值、标准差、对比度等指标，得到鱼类图像的纹理特征信息。提取鱼类图像颜色特征pythonopencv提取鱼类图像边缘特征无法建立目标鱼类语义分割网络时，可通过提取鱼类的边缘特征，提取鱼类轮廓特征。Canny鱼类图像局部特征值分类鱼类的特征值包括鱼体全长、体长、头长、体高、头高、背鳍、尾鳍、胸腹鳍、尾鳍数量、位置HJ710.7。C。分类标准如下：一级指标包括从轮廓外观模型中可以派生出的形状和纹理特征，比如背鳍、尾鳍、胸腹鳍、尾鳍的数量、位置及形状，鱼眼和脊骨轮廓等可直接从图像中提取的形态特征。二级指标包括长短轴比值、尾型特征、鳍型特征、相对位置特征等需要进行二次计算的特征。鱼类图像局部特征值提取根据鱼类形体学将鱼体分区，采取自动和人工相结合的方式提取鱼类图像中显著的特征值进行标注。将标注好的信息作为样本训练集，构建神经网络模型。将待提取鱼类图像输入到训练好的神经网络模型中，获得局部特征值。附 录