Fish trait measurement method and computing device therefor

According to one technical aspect of the present invention, a fish trait measurement method, which is a fish trait measurement method performed on a computing device analyzing the traits of fish based on captured images of fish placed on a measuring plate using a portable terminal, comprises the steps of: extracting a trait analysis area included in the captured image and having at least one fish placed, separately from other areas, based on the identified marker with respect to the captured image of the at least one fish placed on the marker-marked measuring plate; performing perspective error and tilt correction to modify the biased trait analysis area into the trait analysis area in the form of a plan view when an image bias phenomenon exists with respect to the extracted trait analysis area; and identifying each image of the at least one fish present in the trait analysis area of the plan view using a deep learning neural network based on the shape of the fish and estimating the traits for each of the identified at least one fish. The present invention has the effect of enabling fish trait analysis to be performed accurately even in a convenient and simple environment. 본 발명의 일 기술적 측면에 따른 어류 형질 측정 방법은, 측정판에 배치된 어류에 대하여 휴대 단말을 이용하여 촬영한 촬상 이미지를 기초로 어류의 형질을 분석하는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 어류 형질 측정 방법으로서, 마커가 표시된 상기 측정판에 배치된 적어도 하나의 어류에 대한 상기 촬상 이미지에 대하여, 식별된 상기 마커를 기준으로 상기 촬상 이미지에 포함되며 상기 적어도 하나의 어류가 배치되는 형질 분석 영역을 타 영역과 구분하여 추출하는 단계, 추출된 상기 형질 분석 영역에 대하여 영상 편향 현상이 존재하는 경우 원근 오차 및 기울기 보정을 수행하여 편향된 형질 분석 영역을 평면 뷰 형태의 형질 분석 영역으로 수정하는 단계 및 어류 형상을 기초로 딥 러닝 된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 평면 뷰 형태의 형질 분석 영역 내에 존재하는 적어도 하나의 어류의 이미지를 각각 식별하고, 식별된 적어도 하나의 어류 각각에 대한 형질을 추정하는 단계를 포함 할 수 있다.