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基于深度学习网络模型的鱼异常行为识别方法[发明专利]

专利名称：基于深度学习网络模型的鱼异常行为识别方法专利类型：发明专利

发明人：李庆武，俞楷，许金鑫，郭晶晶，程海粟

申请号：CN201510434598.X

申请日：20150722

公开号：CN104992189A

公开日：

20151021

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习网络模型的鱼异常行为识别方法，属于图像处理技术领域。利用互信息提取最具代表性的图像分块改进深度学习模型，结合时空卷积，对鱼的行为进行判断，得到鱼所处的状态。本发明提供的方法可以监控水下鱼的生长状况，根据深度学习网络输出反馈鱼所处行为，进行针对性处理，为水产养殖的监控与预警提供重要的方法和手段。

申请人：河海大学常州校区

地址：213022 江苏省常州市晋陵北路200号

国籍：CN

代理机构：南京纵横知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-21 19:25:12，感谢您对本站的认可！

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