摘要
应用计算机视觉技术对镜鲤鱼群的摄食行为进行识别,减少养殖过程中人力的损耗,提出了一种基于图像纹理的鱼群摄食的自动检测识别方法。首先利用相机采集鱼群正常状态和摄食时的图片,之后对图片进行预处理,利用灰度差分统计法、灰度共生矩阵和高斯马尔科夫随机场模型提取鱼群的13个纹理特征,最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对鱼群图像进行分类识别。结果表明,支持向量机对测试集的识别率达到96.5%,运行时间为39.04 s,且使用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)算法后,支持向量机对测试集的识别率达到93.5%,运行时间为0.63 s,可以达到对鱼群摄食自动识别的要求。
出处
《江苏农业科学》
2018年第7期226-229,共4页
Jiangsu Agricultural Sciences
基金
国家科技支撑计划(编号:2014BAD08B09-02)
北京市自然科学基金(编号:6152009)
作者简介
陈彩文(1988—),女,山西忻州人,硕士,主要从事图像处理研究。E-mail:877594254@qq.com。;通信作者:孙传恒,副研究员,博士,主要从事农业信息化的研究。E-mail:sunch@nercita.org.cn。
