基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法

本发明属于农业水产养殖技术领域，涉及一种基于深度学习的虹鳟表型测量及性别判断方法，对照片中虹鳟各部分进行标注预处理，作为模型的训练集和验证集；使用全卷积神经网络的Unet模型进行训练，得到最优模型完成对虹鳟各部分的分割；分别定义分割后虹鳟各部分颜色阈值，进行轮廓查找，获取最小外接矩阵；由物理距离与图像像素间比值关系计算出虹鳟各部分实际长度和宽度，由体长与体重函数关系计算出鱼体体重；根据头部长宽比值关系，基于支持向量机实现对虹鳟性别的判断。本发明可以快速获取虹鳟体长、全长、体宽和体重等表型信息，提高效率低的同时，最大限度减少对鱼体的伤害；通过图像处理对虹鳟进行性别鉴定，满足虹鳟的生产加工等需求。