(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 202210634021.3 (22)申请日 2022.06.02 (71)申请人 宁波大学 地址 315000 浙江省宁波市江北区风 华路 818号 (72)发明人 史策　章克杰　辛宇　王春琳　 母昌考　叶央芳　任志明　 (74)专利代理 机构 北京识然知识产权代理事务 所(普通合伙) 11975 专利代理师 王丹 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重 识别方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于金字塔特征融合的 三疣梭子蟹重识别方法及系统， 包括： 构建深度 学习模型， 深度学习模型用于对三疣梭子蟹背甲 图分解成金字塔式分块结构， 根据ID损失和三元 组损失的组合共同训练， 生 成用于溯源三疣梭子 蟹的三疣梭子蟹重识别模型； 采集三疣梭子蟹背 甲图， 构建训练集， 对深度学习模型进行训练， 生 成三疣梭子蟹重识别模型， 三疣梭子蟹重识别模 型用于通过识别三疣梭子蟹背甲图， 对三疣梭子 蟹进行溯源； 本发明设计的三疣梭子蟹的智能识 别方法， 算法准确率高鲁棒性强， 为三疣梭子蟹 的智能溯源提供了新的技 术方案。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115019058 A 2022.09.06 CN 115019058 A 1.一种基于金字塔特 征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特 征在于， 包括： 构建深度 学习模型， 所述深度 学习模型用于对三疣梭子蟹背甲图分解成金字塔式分块 结构， 根据ID损失和三元组损失的组合共同训练， 生成用于溯源三疣梭子蟹的三疣梭子蟹 重识别模型； 采集所述三疣梭子蟹背甲图， 构建训练集， 对所述深度学习模型进行训练， 生成所述三 疣梭子蟹重识别模型， 所述三疣梭子蟹重识别模型用于通过识别所述三疣梭子蟹背甲图， 对所述三疣梭子蟹进行溯源。 2.根据权利要求1所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在构建深度学习模型的过程 中， 所述深度学习模型由依次连接backbone模块、 Pyramid 模块、 Basic  Block模块、 L oss模块组成； 所述backbone模块用于提取三疣梭子蟹背甲图的原始特征， 其中， 所述原始特征包括 凸起、 沟、 脊以及不 规则斑点； 所述Pyramid模块用于根据所述backbone模块提取的所述原始特征， 通过金字塔式分 块策略， 将所述 三疣梭子蟹背甲图分解成所述金字塔式分块结构； 所述Basic  Block模块用于强化所述金字塔式分块结构的每个局部区域特征的标识效 果； 所述Loss模块用于通过ID损失和三元组损失的组合损失训练模式， 对强化后的每个局 部区域特征进 行优化训练， 并在推理阶段， 进行特征融合， 生成用于标识所述三疣梭子蟹的 特征向量。 3.根据权利要求2所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在构建训练集的过程中， 将每张所述 三疣梭子蟹背甲图， 标记第一 ID编号； 基于每个所述第一ID编号， 生成在不同场景下采集的所述三疣梭子蟹背甲图， 并在所 述第一ID编号后添加第二 ID编号， 生成所述 三疣梭子蟹背甲图的ID编号。 4.根据权利要求3所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在通过Loss模块生成特征向量的过程中， 将具有所述金字塔 式分块结构的所述三疣梭 子蟹背甲图， 作为锚点， 获取 所述锚点的所述第一 ID编号； 基于相同的所述第一ID编号， 获取与所述锚点的特征相似度最低的样本， 作为正样本， 其中， 获取两特 征向量的欧式距离作为所述的特 征相似度。 基于不同的所述第一 ID编号， 获取与所述锚点的特 征相似度最高的样本， 作为负 样本； 根据所述锚点、 所述 正样本、 所述负 样本， 构建三元组； 根据所述 三元组， 获取 所述三元组损失； 根据所述 ID编号， 获取 所述ID损失。 5.根据权利要求4所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在获取所述三元组损失的过程中， 所述 三元组损失表示 为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115019058 A 2其中， 其中f( ·)表示特征提取操作， 分别为第一ID编号为i的 锚点、 第一 ID编号为i的正样本和第一 ID编号为k的负样本的特 征向量， α 为0.2。 6.根据权利要求5所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在对三疣梭子蟹的背甲图分解成金字塔式分块结构的过程中， 基于三疣梭子蟹背面的 体态功能特征， 将所述三疣梭子蟹背甲图， 分成若干个功能区域， 并根据每个功能区域之间 的连接位置 关系， 生成完全覆盖所述三疣梭子蟹的全局特征和局部特征的所述金字塔式分 块结构， 其中， 所述全局特征包括凸起、 沟、 脊以及不规则斑点， 所述局部特征包括局部纹理 和/或斑点特 征。 7.根据权利要求6所述一种基于金字塔特征融合的三疣梭子蟹重识别方法， 其特征在 于： 在生成金字塔 式分块结构的过程中， 所述金字塔式分块结构由第 一分块图和第 二分块 图组成， 其中， 所述第一分块图包括所有 所述功能区域， 所述第二分块图包括至少一个所述 功能区域， 且所述第二分块图小于所述第一分块图的所述功能 区域的数量。 8.一种基于金字塔特 征融合的三疣梭子蟹重识别系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于采集 三疣梭子蟹背甲图； 数据识别模块， 用于通过构建所述三疣梭子蟹重识别模型， 识别所述三疣梭子蟹背甲 图的特征向量， 对所述三疣梭子蟹进行溯源， 其中， 所述特征向量包括全局特征和局部特 征， 所述全局特征包括凸起、 沟、 脊以及不规则斑点， 所述局部特征包括局部纹理和/或斑点 特征。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115019058 A 3