CN112232978A - 水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质，其中，上述方法包括：获取水产品的目标图像；目标图像中的水产品处于稳定状态；根据预设的机器学习模型，识别目标图像中的水产品个体；分别测量识别到的各个水产品个体的体长；根据各个水产品个体的体长，以及预设的体长‑体重对照表，分别确定各个水产品个体的重量。本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质，通过机器视觉采集目标图像，进而利用机器学习模型识别并测量目标图像中的水产品个体以及各个个体的体长，实现自动化的水产品体长测量，进而利用体长数据确定体重数据。
Description
技术领域
本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及一种水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质。
背景技术
水产养殖中的水产品，例如鱼、虾等生活于水中，对其形体、形态、习性的人为观测难度较大，在实际生产过程中对其生长速度、健康状况、摄食情况、行为习性的观测和分析难以准确进行，或只能通过阶段性的抽样测量和观测对其生物学和行为学特征进行定性描述。在实际生产过程中，技术人员对鱼、虾的观测以抽样调查为主。例如，在鱼类养殖过程中，将养殖池中的鱼捞出一定数量，对其进行体长、体重等形体指标测量，对其体表进行观测，判断其健康情况，进行数据记录。在虾类养殖过程中，通过在水中悬挂料台，将料台及上面附着的虾一同提出水面，进行测量和观察，在测量虾规格时，往往需要捞出足够重量的虾，进行500g重量的称量，再计数个体数量，将总重量和个体数量相除，计算虾的规格。目前依靠人工操作的水产品观测技术存在以下缺点：
1.操作繁琐，工作效率低下；
2.抽样数量有限，准确率较低；
3.观测频率低，信息连续性差；
4.人为观测存在主观因素干扰，以定性描述为主，难以实现定量分析和统计。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质，以解决目前完全依靠人工操作进行水产品体长测量和称重的问题。
根据第一方面，本申请实施例提供了一种水产品体长和重量检测方法，包括：获取水产品的目标图像；所述目标图像中的水产品处于稳定状态；根据预设的机器学习模型，识别所述目标图像中的水产品个体；分别测量识别到的各个水产品个体的体长；根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：获取所述水产品从离开水面开始到在水面上悬停一段时间的视频；在所述视频中截取所述目标图像。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，所述在所述视频中截取所述目标图像的步骤，包括：获取所述水产品上升至水面时对应的第一图像帧；以所述第一图像帧在所述视频中的时间为起点，根据预设的时间间隔在所述视频中截取第二图像帧；所述第二图像帧为所述目标图像。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：检测处于水中的水产品到水面的距离；当所述距离处于预设的距离范围内时，采集所述水产品的目标图像。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：在所述水产品从水中逐渐上升至水面并离开水面的过程中，获取所述水产品离开水面的持续时间；当所述水产品离开水面的持续时间达到预设的时间阈值时，采集所述水产品的目标图像。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，在所述根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量的步骤之前，所述水产品体长和重量检测方法还包括：校正所述体长-体重对照表。
结合第一方面，在本申请的一些实施例中，所述校正所述体长-体重对照表的步骤，包括：随机筛选并捞取水中的水产品；分别测量捞取出的各个水产品的体长和重量；根据捞取出的各个水产品的体长和重量，对所述体长-体重对照表进行校正。
根据第二方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：输入单元，用于获取水产品的目标图像；所述目标图像中的水产品处于稳定状态；个体识别单元，用于根据预设的机器学习模型，识别所述目标图像中的水产品个体；检测单元，用于分别测量识别到的各个水产品个体的体长，并根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量。
根据第三方面，本申请实施例提供了另一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述方法的步骤。
根据第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述方法的步骤。
本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质，通过机器视觉采集目标图像，进而利用机器学习模型识别并测量目标图像中的水产品个体以及各个个体的体长，实现自动化的水产品体长测量，进而利用体长数据确定体重数据，能够全天候自动采集图像和自动测量水产品个体的体长及重量，为后续对水产品的生长速度、健康状况、摄食情况、行为习性的观测和分析提供基础数据。本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法、终端设备及存储介质，能够规避人工操作，解决了传统的水产品观测完全依靠人工操作的问题，有利于提高水产品体长体重统计的抽样频率，改善传统人工统计信息连续性差的情况，排除了人为观测存在的主观因素干扰。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法的一个具体示例的流程图；
图2是本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法的另一个具体示例的流程图；
图3是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的另一终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本申请实施例提供了一种水产品体长和重量检测方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S101：获取水产品的目标图像。
鱼虾等水产品在刚离开水面的一小段时间内，往往会激烈弹跳。如果对鱼虾恰好处于弹跳时的图像进行机器视觉的分析，由于图像清晰度等问题，分析效果一般并不理想。为了提高对鱼虾等水产品个体的识别准确度，需要采集水产品处于稳定状态下的目标图像。
水下摄像技术可以用于采集鱼虾等水产品的静止图像，但是水下摄像设备的使用成本和维护成本较高，且适用场景局限，必须在清澈明亮的水域环境采集图片，而满足如此条件的生产场景甚少。例如，对虾养殖的水环境就较为浑浊；高密度工厂化鱼类养殖时，水环境也较为浑浊，此时水下摄像机便难以实现其功能。
在鱼虾等水产品在水中缓慢上升的过程中，一旦完全离开水面，才会刺激鱼虾弹跳。如果载有鱼虾等水产品的料台上升缓慢，并在水面处停止，即水面半没过或刚刚没过鱼虾的身体，此时鱼虾不会应激弹跳，且处在一种安静的匍匐状态，而非侧躺状态，形态稳定，更易于进行后一步的图像处理、测量工作。
为了采集水产品处于稳定状态下的目标图像，在一具体实施方式中，可以获取水产品从离开水面开始到在水面上悬停一段时间的视频，进而在该视频中截取符合要求的目标图像。具体的，可以在视频中首先确定并采集水产品上升至水面时对应的第一图像帧；然后，以该第一图像帧在视频中的时间为起点，根据预设的时间间隔在视频中截取第二图像帧，第二图像帧即目标图像。
在装有鱼虾等水产品的料台从水中上升到水面的过程中，当料台浸没在水中时，无法准确观察，观察的实际阶段应该是从料台露出水面开始，到离开水面并完成悬停，在料台开始下降时结束。这个过程中，在料台刚刚离开水面开始到悬停过程中的某一时间点，鱼、虾会剧烈跳动，此时的视频过程，可用于机器视觉观察(可截取的高质量画面或可用帧)部分较少，增加了数据存储和传输的成本。在实际应用中，可以在前端就完成数据清洗，比如不对料台的上升过程进行视频录制，而是仅仅录制料台悬停的视频。
鱼虾本身的跳跃力度、持续时间及弹跳高度等动态指标很直观的反映了其健康程度和活跃度，这部分的视频可用于进行健康度和活跃度的评判，但就截取高质量静止画面进行机器视觉识别而言并不适合。料台上升过程可以用来进行水产品活跃度和健康程度的判断，并存储至“健康判断”单元。
在料台达到悬停高度后，或达到悬停高度5秒后的视频可以用于目标图像截取，进行个体识别和计数等后续工作，这部分视频可存储至“识别、计数”单元。在料台达到悬停高度后进行短暂的停留，目的在于等待鱼虾停止弹跳，处于相对稳定的姿态。
鱼虾等水产品在尚未离开水面但即将离开水面时，均处于安静的匍匐状态。因此，可以获取水产品从水中逐渐上升至水面的视频，并以水产品上升至水面时对应的第一图像帧在视频中的时间为起点，根据预设的时间间隔向前在视频中截取目标图像，该目标图像即水产品尚未离开水面但即将离开水面的图像。可以根据载有鱼虾等水产品的料台的上升速度，确定预设的时间间隔。对于水产品尚未离开水面但即将离开水面的图像，其中的水体高度较低，即使水体本身较为浑浊，但由于浑浊的水很浅，并不会对图像的清晰度产生较大的影响，一般并不会影响后续图像分析的过程和结果。
根据鱼虾等水产品的习性，鱼虾离水开水面后会激烈弹跳，一般持续时间较短，不超过10秒便会静止，这也是采集目标图像的好时机。在实际应用中，可以在视频中首先确定并采集水产品上升至水面时对应的第一图像帧；然后，以该第一图像帧在视频中的时间为起点，根据预设的时间间隔向后在视频中截取第二图像帧，该第二图像帧即鱼虾离开水面一段时间后处于稳定状态的目标图像。该第二图像帧中并没有水体，图像的清晰度较佳，不会受水体浑浊的任何影响。可以根据鱼虾离水开水面后持续弹跳的时间，确定预设的时间间隔，例如将预设的时间间隔设置为10秒钟。
通过拍摄视频并截取目标图像的方法有其优点。视频拍摄时间较长，其中必然可以截取到大量有效帧(画面)进行样本采集，用于机器学习或训练，初期需要大量有效样本训练机器视觉的识别和测量等工作，故采用视频拍摄。同时，视频拍摄的是动态画面，鱼虾的弹跳持续时间和弹跳强度(高低及力度)也直观反应了其健康状态(活跃度)，也是一种健康度评判指标，但需要人为量化评判标准。
视频拍摄也存在缺点，数据量大引起的传输、存储及数据清洗压力较大。为了规避视频数据量过大的问题，在实际应用中，可以省去拍摄视频的过程，而直接采集符合要求的目标图像。
在一具体实施方式中，可以检测处于水中的水产品在上升的过程中，水产品到水面的距离。当水产品到水面的距离处于预设的距离范围内时，采集水产品的目标图像。通过水产品到水面的距离，以及预设的距离范围，能够准确捕捉鱼虾等水产品尚未离开水面但即将离开水面的图像。
在另一具体实施方式中，可以在水产品从水中逐渐上升至水面并离开水面的过程中，获取水产品离开水面的持续时间。当水产品离开水面的持续时间达到预设的时间阈值时，采集水产品的目标图像。通过水产品离开水面的持续时间，以及预设的时间阈值，能够准确捕捉鱼虾等水产品离开水面一段时间后处于稳定状态的目标图像。
步骤S102：根据预设的机器学习模型，识别目标图像中的水产品个体。神经网络和深度学习等机器学习模型，已经广泛应用于人工智能的各个领域，其最常见的应用场景即分类。水产品个体识别的本质也是分类问题。采用现有的机器学习模型并加以训练，能够实现对水产品个体的有效识别。
步骤S103：分别测量识别到的各个水产品个体的体长。
步骤S104：根据各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定各个水产品个体的重量。
表1示出了南美白对虾的体长-体重对照表。
表1
体长-体重对照表并非是一成不变的，用户可以根据实际生产需要，定期对体长-体重对照表进行修正，从而确保水产品重量检测的准确性。为此，如图2所示，可以在步骤S104之前，增设以下步骤：
步骤S104’：校正体长-体重对照表。作为例子，用户可以随机筛选并捞取水中的水产品，分别测量捞取出的各个水产品的体长和重量；根据捞取出的各个水产品的体长和重量计算水产品的丰满度，并根据丰满度判断是否需要对体长-体重对照表进行校正；当根据丰满度确定需要对体长-体重对照表进行校正时，根据捞取出的各个水产品的体长和重量，对体长-体重对照表进行校正。
在实际应用中，可以采用丰满度反映鱼虾等水产品作为观察对象的肥瘦程度和生长情况，并根据水产品丰满度的变化适时校正并更新体长-体重对照表。具体的，丰满度可以是水产品的重量与其体长立方数的比值；也可将丰满度简化为水产品的重量与其体长的比值。
为了提高目标图像的清晰度，从而进一步改善水产品个体识别的准确度，如图2所示，还可以在步骤S101和步骤S102之间增设以下步骤：
步骤S102’：对目标图像进行预处理。具体的，可以采用边缘锐化等图像处理技术对目标图像进行预处理，从而使目标图像中的各个水产品个体的边缘更为突出，为下一步机器学习模型的识别做好准备。
除了对目标图像进行预处理，预处理还包括对视频的预处理。水产品健康判断需要针对“动态”进行预处理，即对视频进行剪裁，只保留一段“动态”画面即可。个体识别和数量统计需则针对“静态”进行预处理，例如去除大量“动态画面”。
机器学习模型需要通过大量的样本进行训练，直至其输出的识别正确率达到预设的阈值，为此，如图2所示，还可以在步骤S102之前增设以下步骤：
步骤S102”：对机器学习模型进行训练。经过训练并且识别的正确率达标的机器学习模型方可应用于生产实际。
本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法，通过机器视觉采集目标图像，进而利用机器学习模型识别并测量目标图像中的水产品个体以及各个个体的体长，实现自动化的水产品体长测量，进而利用体长数据确定体重数据，能够全天候自动采集图像和自动测量水产品个体的体长及重量，为后续对水产品的生长速度、健康状况、摄食情况、行为习性的观测和分析提供基础数据。本申请实施例提供的水产品体长和重量检测方法，能够规避人工操作，解决了传统的水产品观测完全依靠人工操作的问题，有利于提高水产品体长体重统计的抽样频率，改善传统人工统计信息连续性差的情况，排除了人为观测存在的主观因素干扰。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本申请实施例还提供了一种终端设备，如图3所示，该终端设备可以包括输入单元301、个体识别单元302和检测单元303。
具体的，输入单元301用于获取水产品的目标图像，目标图像中的水产品处于稳定状态；其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S101的描述。
个体识别单元302用于根据预设的机器学习模型，识别目标图像中的水产品个体；其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S102的描述。
在实际应用中，个体识别单元302还可以用于对目标图像进行预处理，以及对机器学习模型进行训练，其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S102’和步骤S102”的描述。
检测单元303用于分别测量识别到的各个水产品个体的体长，并根据各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定各个水产品个体的重量；其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S103和步骤S104的描述。
检测单元303还可以用于校正体长-体重对照表，其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S104’的描述。
图4是本申请一实施例提供的另一终端设备的示意图。如图4所示，该实施例的终端设备400包括：处理器401、存储器402以及存储在所述存储器402中并可在所述处理器401上运行的计算机程序403，例如水产品体长和重量检测程序。所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述各个水产品体长和重量检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S104。或者，所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示输入单元301、个体识别单元302和检测单元303的功能。
所述计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器402中，并由所述处理器401执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序403在所述终端设备400中的执行过程。例如，所述计算机程序403可以被分割成同步模块、汇总模块、获取模块、返回模块(虚拟装置中的模块)。
所述终端设备400可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器401、存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备400的示例，并不构成对终端设备400的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器402可以是所述终端设备400的内部存储单元，例如终端设备400的硬盘或内存。所述存储器402也可以是所述终端设备400的外部存储设备，例如所述终端设备400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器402还可以既包括所述终端设备400的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器402用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水产品体长和重量检测方法，其特征在于，包括：
获取水产品的目标图像；所述目标图像中的水产品处于稳定状态；
根据预设的机器学习模型，识别所述目标图像中的水产品个体；
分别测量识别到的各个水产品个体的体长；
根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量。
2.如权利要求1所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：
获取所述水产品从离开水面开始到在水面上悬停一段时间的视频；
在所述视频中截取所述目标图像。
3.如权利要求2所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，所述在所述视频中截取所述目标图像的步骤，包括：
获取所述水产品上升至水面时对应的第一图像帧；
以所述第一图像帧在所述视频中的时间为起点，根据预设的时间间隔在所述视频中截取第二图像帧；所述第二图像帧为所述目标图像。
4.如权利要求1所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：
检测处于水中的水产品到水面的距离；
当所述距离处于预设的距离范围内时，采集所述水产品的目标图像。
5.如权利要求1所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，所述获取水产品的目标图像的步骤，包括：
在所述水产品从水中逐渐上升至水面并离开水面的过程中，获取所述水产品离开水面的持续时间；
当所述水产品离开水面的持续时间达到预设的时间阈值时，采集所述水产品的目标图像。
6.如权利要求1所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，在所述根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量的步骤之前，所述水产品体长和重量检测方法还包括：
校正所述体长-体重对照表。
7.如权利要求6所述的水产品体长和重量检测方法，其特征在于，所述校正所述体长-体重对照表的步骤，包括：
随机筛选并捞取水中的水产品；
分别测量捞取出的各个水产品的体长和重量；
根据捞取出的各个水产品的体长和重量计算水产品的丰满度，并根据所述丰满度判断是否对所述体长-体重对照表进行校正；
当根据所述丰满度确定需要对所述体长-体重对照表进行校正时，根据捞取出的各个水产品的体长和重量，对所述体长-体重对照表进行校正。
8.一种终端设备，其特征在于，包括：
输入单元，用于获取水产品的目标图像；所述目标图像中的水产品处于稳定状态；
个体识别单元，用于根据预设的机器学习模型，识别所述目标图像中的水产品个体；
检测单元，用于分别测量识别到的各个水产品个体的体长，并根据所述各个水产品个体的体长，以及预设的体长-体重对照表，分别确定所述各个水产品个体的重量。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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