(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210602746.4 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 中国农业大 学 地址 100193 北京市海淀区 圆明园西路2号 (72)发明人 刘春红　杜荣祥　孔庆辰　李道亮　 陈英义　段青玲　张玉泉　徐晨　 (74)专利代理 机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 1 1246 专利代理师 张文宝 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法及装 置 (57)摘要 本发明涉及一种基于轻量化网络的鱼苗计 数方法及装置， 采用手持设备的摄像头采集目标 区域鱼苗图像， 对鱼苗图像进行预处理； 将预处 理后的鱼苗图像输入至预训练的轻量化网络模 型中获取鱼苗检测结果； 对所述目标区域鱼苗检 测结果进行统计计数， 获取最终计数结果。 本发 明使用轻量化卷积神经网络模型对鱼苗进行快 速精确计数， 解决了生产过程中鱼苗计数不精确 且计数模型计算量大和硬件需求高导致手持设 备无法实时计数的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 114862831 A 2022.08.05 CN 114862831 A 1.一种基于轻量 化网络的鱼苗计数 方法， 其特 征在于， 所述方法包括如下步骤： S1、 采用手持设备的摄像头获取目标区域鱼苗图像， 对所述目标区域鱼苗图像进行预 处理； S2、 将预处理后的目标区域鱼苗图像输入至预训练的轻量化网络模型中获取鱼苗检测 结果； S3、 对所述目标区域鱼苗检测结果进行统计 计数， 获取最终计数 结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述预训 练的轻量 化网络模型的获取 过程包括如下步骤： S21、 采用手持设备获取鱼苗图像， 并对鱼苗图像进行 预处理； S22、 对鱼苗图像中的鱼苗进行 人工矩形边界框标注； S23、 对所述鱼苗图像进行数据增强， 并将数据增强后的鱼苗图像划分为训练数据和测 试数据； S24、 将所述鱼苗图像的训练数据和测试数据放入初始轻量化网络模型中进行训练， 并 将训练完成的轻量 化网络模型作为所述预训练的轻量 化网络模型。 3.根据权利要求1或2所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述 预处理包括： 对图像进行缩放处理， 使输入图像的宽高值和轻量化网络模型所设定的宽高 值一致。 4.根据权利要求2所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述数据 增强包括： 随机缩放、 随机 裁剪、 随机排布和叠加处 理。 5.根据权利要求2所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述初始 轻量化网络模型包括： 轻量化特征提取网络， 用于将输入图像依次经过一个标准卷积层、 五个逆残差卷积块， 得到特征尺度由大到小的三层特 征图f1、 f2、 f3； 特征融合网络， 用于将所述三层特征图f1、 f2、 f3经过上采样进行特征融合得到中间特 征图f4和f5， 将所述中间特 征图f5经 过下采样进行 特征融合得到最终特 征图f6； 预测筛选网络， 用于将所述特 征融合后的特 征图f4和f6进行 预测， 获取 预测结果。 6.根据权利要求5所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 对所述轻 量化特征提取网络获得的特 征图进行 特征融合的过程 为： f5＝f2+f3 ×Fupsampling f4＝f1+f5×Fupsampling f6＝f5+f4 ×Fdownsampling 其中， Fupsampling表示上采样函数， Fdownsampling表示下采样函数。 7.根据权利要求5所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述逆残 差卷积块包括： 一个1 ×1卷积层升维度， 并具有残差边， 后接一个3 ×3深度可分离卷积， 其 后再接一个压缩激励子网络以实现多通道 注意力机制， 最后接一个1 ×1卷积层降维度。 8.根据权利要求7所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法， 其特征在于， 所述压缩 激励子网络包括： 将经过3 ×3深度可分离卷积处理的特征图通过一个平均池化层， 提取各 特征通道的全局特征描述符， 实现特征的压缩； 再将全局特征描述符通过一个全连接层， 对 各通道特征进 行调制， 实现特征的激励； 最后得到一 维通道调制权重， 并将其与 原特征图进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114862831 A 2行加权相乘以生成压缩激励子网络的输出。 9.一种实现权利要求1 ‑8任一项所述的一种基于轻量化网络的鱼苗计数方法的计数装 置， 其特征在于， 所述装置包括： 图像获取模块， 用于拍摄鱼苗图像， 并对鱼苗图像进行 预处理； 鱼苗检测模块， 用于将预处理后的鱼苗图像输入至预训练的轻量化网络， 获取目标鱼 苗图像中鱼苗检测结果； 统计计数模块， 用于对所述鱼苗检测结果进行统计 计数， 获取最终计数 结果。 10.根据权利要求9所述的一种实现权利要求1 ‑8任一项所述的一种基于轻量化网络的 鱼苗计数 方法的计数装置， 其特 征在于， 所述计数装置为具有拍摄功能的手持设备。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114862831 A 3