摘要
本发明提供了一种料台中对虾生长预测及消化道评估的方法,包括:通过对对虾进行图像和视频拍摄,基于改进的标注方法进行数据集构建;将构建的数据集进行分割模型的训练,对料台中对虾的图片进行掩码分割,基于提取的分割掩码拟合骨架线以计算视觉全长,并根据拟合的视觉全长‑体重幂函数计算体重。基于提取的分割掩码计算对虾面积,并根据拟合的面积‑体重幂函数计算体重。结合视觉全长和面积特征,采用机器学习模型联合预测对虾体重。本发明通过结合图像分割分类、传统拟合方法及机器学习模型的集成,创造了一种高效、高精度的对虾生长状态和摄食情况的预测方法,帮助养殖户实现更高效、更环保的生产管理。