CN119516580A 鱼群患病程度识别方法和装置 （北京市农林科学院信息技术研究中心）_第1页
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CN119516580A 鱼群患病程度识别方法和装置 （北京市农林科学院信息技术研究中心）_第3页
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心本发明提供一种鱼群患病程度识别方法和所述深度可分离卷积模块用于捕捉鱼体病变区2采集鱼群图像数据，并对所述鱼群图像数据进行数据增强处理，以及基通过所述鱼病识别数据集训练鱼病识别模型，所述鱼病识别模其中，所述鱼病识别模型包括深度可分离卷积模块、压;所述训练模块，用于通过所述鱼病识别数据集训练鱼病识别模型，所其中，所述鱼病识别模型包括深度可分离卷积模块、压8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储3程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述鱼群患行时实现如权利要求1至5任一项所述鱼群患病程4处理器对鱼类图像信息预处理后，利用内嵌至鱼病监测仪内的改进的YOLOv5算法的Mali_所述鱼病识别数据集训练鱼病识别模型，所述鱼病识别模型用于识别鱼群患病程度等级；有可学习间距的空洞卷积DCLS模块，所述深度可分离卷积模块用于捕捉鱼体病变区域特Y表示为[0009]根据本发明提供的一种鱼群患病程度识别方法，所述SE注意力机制模块具体用5Y表示为[0014]根据本发明提供的一种鱼群患病程度识别装置，所述SE注意力机制模块具体用机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述鱼群患病程67模型能够更好地学习到这些特征，同时也有助于模型学习到鱼病特征在不同方向上的表[0033]可选地，鱼群患病程度识别装置可以将鱼病识别数据集作为鱼病识别模型的输入，设置网络初始参数并使用AdamW优化器训练鱼病识别模型，生成训练后的鱼病识别模个输入通道进行独立卷积操作；所述逐点卷积用于融合所有通道经过深度卷积后的特征。[0035]具体地，鱼群患病程度识别装置可以把S101中的图片进一步切分成一个个的patches（局部区域然后利用深度可分8[0042]具体地，SE注意力机制模块的具体操作包括Squeeze操作和Excitation操作，其9;的健康状态特征（如颜色变化或鳍部损伤而这些特征在整体图像中具有显著的空间分;;提取不同尺度的特征。通过三者的相辅相成，可以全方位提升循环水养殖系统中鱼群患病提取不同尺度的特征。通过三者的相辅相成，可以全方位提升循环水养殖系统中鱼群患病积模块用于捕捉鱼体病变区域特征，所述SE注意力机制模块用于增强鱼体病变区域特征，所述DCLS模块用于动态调整采样间距以提取[0062]此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的鱼群患病程度识别方法，以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改

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