基于多模态数据的大闸蟹生长情况自动化评估方法

本发明公开了基于多模态数据的大闸蟹生长情况自动化评估方法，包括获取来自多个来源的多模态数据，包括从传感设备获取的大闸蟹体重时序数据和从视频监控设备获取的图像时序数据；将图像输入已经训练好的卷积神经网络模型进行目标检测，若检测到大闸蟹头胸甲目标出现在托盘上，则创建一个体重分组，将同一时间的体重值记录其中，并根据时间顺序检测下一时刻的图像，直至检测到大闸蟹头胸甲目标数量发生改变，若数量改变且大于0，则创建一个新的体重分组并记录体重值；对上一步得到的每一分组，使用滑动窗口过滤出稳定数据，然后通过孤立森林算法剔除异常数据点，从分组剩余数据中取出离差绝对值最小的数据点，以数据时间为索引查找同一时刻的目标检测结果；结合大闸蟹体重数据对目标检测结果进行分析，获得大闸蟹个体体高、头胸甲长、头胸甲宽等关键生长指标信息，并分析大闸蟹的健康状况。