一种基于深度神经网络的鱼类数量检测方法

本发明提供了一种基于深度神经网络的鱼类数量检测方法，属于水下计算机视觉技术领域，该方法包括获取目标网箱鱼群图像，通过特征增强处理后作为图像数据集，对所述图像数据集中的鱼作标注，得到真实值密度图的数据集，构建基于多通道注意力机制的鱼群密度估计模型，重新建立目标网箱各个深度层的图像数据集，分别输入鱼群密度估计模型，得到目标网箱每个深度层的鱼群数量统计结果和密度图等步骤；本发明通过对鱼群图像进行特征增强，使目标特征更清晰和突出，同时将背景中的悬浮颗粒特征弱化，从而降低悬浮颗粒对鱼群识别的干扰，在鱼群密度估计模型中引入多通道注意力机制，增强模型对重叠鱼群的识别能力，提高数量统计的准确性。