基于全局引导语义分割网络的鱼体长度估计方法和系统

本发明提出了基于全局引导语义分割网络的鱼体长度估计方法和系统，涉及计算机视觉和人工智能技术领域，针对的问题是：单目图像中鱼体与复杂背景干扰共存、多鱼种混合场景下，现有技术模型分割泛化能力不足，难以实现高精度、鲁棒性的掩码分割。该方法获取鱼体单目图像，对鱼体单目图像进行畸变校正；将校正后的鱼体单目图像输入至训练好的全局引导语义分割网络进行语义分割，得到鱼体和标定板语义分割掩码图，并构建标定板的物理尺寸与像素尺寸的映射关系；对鱼体语义分割掩码图进行椭圆拟合，计算鱼体像素长度，并将鱼体像素长度转换为鱼体实际长度。本发明解决现有技术存在的问题，提供网络模型的泛化能力，实现鱼体长度的精确估计。