CN119515884A 一种多维数据的虾群健康自动评估方法 （广州机智云物联网科技有限公司）_第1页
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2在水中抽样所得的待监测虾群的中心位置正上方设置主监测器，所述主监测器和辅助监测器对所述待监测虾群进行拍摄，形成对应的健康评估图像，所述健康评估图像包括所述主监测器拍摄的主评估图像和所述辅助监测器拍摄的辅健康学习模型对主评估预数据进行学习，以生成气泡数量变化图，并所述健康评估结果未合格时，所述健康学习模型对辅助评估预数据进行辅助判断图，将所述气泡数量变化图和所述辅助判断图按预设比例进行加权平均值计算，其中，所述评估预数据包括所述主评估图像对应的主评所述健康学习模型根据若干评估预数据形成的训练集进行训所述主监测器和所述辅助监测器对所述待监测虾群进行拍摄，获得对将所述健康评估图像按照对应的拍摄时间顺序3所述标准化处理为将所述评估过滤信息按标准学习率进行分所述标准学习率为所述健康学习模型能够识别的学习率，其与所其中，当所述气泡数量变化图的数值大于所述数量阈值其中，当所述评估均值大于所述数量阈值时，将所述健康评估4[0004]中国专利申请公开号：CN119096931A公开了一种基于神经网络的水产养殖智能5所述健康评估图像包括所述主监测器拍摄的主评估图像和所述辅助监测器拍摄所述健康评估结果未合格时，所述健康学习模型对所述辅助评估预数据进行学所述健康学习模型根据若干评估预数据形成的训练集进行训将所述健康评估图像按照对应的拍摄时间顺序所述标准化处理为将所述评估过滤信息按标准学习率进行分6所述健康学习模型对所述主评估预数据进行学习，并得出对应的气泡数量变化[0017]与现有技术相比，本发明通过在待监测虾群的上方设置主监测器和辅助监测集7种综合分析主评估预数据和辅助评估预数据的方法，可以更全面地评估虾群的健康状况，健康评估图像包括主监测器拍摄的主评估图像和辅助监测器拍摄的辅助评估图8健康学习模型根据若干评估预数据形成的训练集进行训练[0031]通过在待监测虾群的上方设置主监测器和辅助监测集群，对待监测虾群进行拍监测器能够从垂直方向捕捉到虾群的整体状况，这对于评估虾群的整体健康状态至关重9[0044]可调节角度摄像头设置：主监测器和辅助监测器中设置有可调节角度的摄像[0045]通过主监测器和辅助监测器对待监测虾群进行拍摄，获标准化处理为将评估过滤信息按标准学习率进行分割；标准学习率为健康学习模型能够识别的学习率，其与健康评估图像的像素成反待监测虾群对应品种的适宜密度对放养密度健康学习模型生成对应的辅助判断图：当气泡数量变化图的数值小于数量阈值，更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保

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