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基于线激光三角测距法的鱼体测距研究
1
作者
俞圣池
李佳康
+3 位作者
熊鑫泉
贺刘刚
何瑞麟
戴阳
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024年第1期80-89,共10页
针对水下单目非接触测量鱼体大小问题,通常需要测量水下鱼体距离获取其表面的三维信息,提出了一种基于线激光三角测距法的鱼体测距方案,并对水下激光测距技术展开研究。根据光路原理测距需要测量多个参数,过程复杂且误差大,计算速度慢...
针对水下单目非接触测量鱼体大小问题,通常需要测量水下鱼体距离获取其表面的三维信息,提出了一种基于线激光三角测距法的鱼体测距方案,并对水下激光测距技术展开研究。根据光路原理测距需要测量多个参数,过程复杂且误差大,计算速度慢。本研究测距方案首先通过张正友标定法实现了图像的畸变矫正还原了图像的真实性。使用OpenCv开源库识别鱼体表面的激光轮廓,自定算法提升了轮廓识别的准确率,对激光轮廓进行重心分析法并得出激光亮度重心坐标。通过分析激光图像点坐标与空间坐标的位移关系,拟合一元五阶多项式回归模型预测距离,简化了参数。结果显示:激光重心识别并不连续,但在鱼体身上都能准确识别。测距模型平均误差5.6 mm,测试的样本中80%预测结果的误差都在7.0 mm内,最大误差也在标定的2 cm内,能够满足鱼体测距的误差大小。研究表明,本方法可为进一步研究鱼体尺寸大小的表面三维信息获取提供参考。
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关键词
激光测距
测距法
三角测距法
光斑
鱼体测距
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职称材料
深度学习在鱼类识别、计数、追踪方面的应用研究进展
2
作者
徐文杰
方辉
+7 位作者
杨胜龙
张胜茂
石永闯
吴祖立
俞圣池
熊鑫泉
杨浩东
戴阳
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期874-887,共14页
人工识别鱼类的方法需要直接接触鱼体,传统机器学习方法需要人工提取特征并设计图像向量化方法,而深度学习方法能够从输入数据中获得高级特征,进而挖掘数据的分布规律。使用深度学习方法识别鱼类能够解放人力、规避主观识别的倾向性、...
人工识别鱼类的方法需要直接接触鱼体,传统机器学习方法需要人工提取特征并设计图像向量化方法,而深度学习方法能够从输入数据中获得高级特征,进而挖掘数据的分布规律。使用深度学习方法识别鱼类能够解放人力、规避主观识别的倾向性、减少鱼类应激反应,对发展智慧渔业和精准养殖有积极推动作用。本研究综述了深度学习在鱼类识别任务上的应用研究,针对研究中遇到的识别问题,提出未来应推广统一的成果检测标准以明确研究方向,不断提高应用研究水平以扩展实用性更强和智能化更高的应用任务,解决设备和模型间的接口兼容问题以增强科研人员在设备和模型选择上的灵活性,以期为使用深度学习方法研究鱼类识别任务提参考依据。
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关键词
鱼类识别
深度学习
数据集
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职称材料
题名
基于线激光三角测距法的鱼体测距研究
1
作者
俞圣池
李佳康
熊鑫泉
贺刘刚
何瑞麟
戴阳
机构
上海海洋大学信息学院
中国水产科学研究院东海水产研究所
崂山实验室
出处
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024年第1期80-89,共10页
基金
上海市2020年度科技创新行动计划(20dz1206400)
崂山实验室科技创新项目(LSKJ202201801)。
文摘
针对水下单目非接触测量鱼体大小问题,通常需要测量水下鱼体距离获取其表面的三维信息,提出了一种基于线激光三角测距法的鱼体测距方案,并对水下激光测距技术展开研究。根据光路原理测距需要测量多个参数,过程复杂且误差大,计算速度慢。本研究测距方案首先通过张正友标定法实现了图像的畸变矫正还原了图像的真实性。使用OpenCv开源库识别鱼体表面的激光轮廓,自定算法提升了轮廓识别的准确率,对激光轮廓进行重心分析法并得出激光亮度重心坐标。通过分析激光图像点坐标与空间坐标的位移关系,拟合一元五阶多项式回归模型预测距离,简化了参数。结果显示:激光重心识别并不连续,但在鱼体身上都能准确识别。测距模型平均误差5.6 mm,测试的样本中80%预测结果的误差都在7.0 mm内,最大误差也在标定的2 cm内,能够满足鱼体测距的误差大小。研究表明,本方法可为进一步研究鱼体尺寸大小的表面三维信息获取提供参考。
关键词
激光测距
测距法
三角测距法
光斑
鱼体测距
Keywords
laser ranging
ranging method
triangulation
spot
fish body ranging
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
深度学习在鱼类识别、计数、追踪方面的应用研究进展
2
作者
徐文杰
方辉
杨胜龙
张胜茂
石永闯
吴祖立
俞圣池
熊鑫泉
杨浩东
戴阳
机构
上海海洋大学信息学院
中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室
崂山实验室
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期874-887,共14页
基金
国家重点研发计划(2023YFD2401304)
崂山实验室科技创新项目(LSKJ202201801)资助
上海市2020年度科技创新行动计划社会发展科技攻关项目(20dz1206400)。
文摘
人工识别鱼类的方法需要直接接触鱼体,传统机器学习方法需要人工提取特征并设计图像向量化方法,而深度学习方法能够从输入数据中获得高级特征,进而挖掘数据的分布规律。使用深度学习方法识别鱼类能够解放人力、规避主观识别的倾向性、减少鱼类应激反应,对发展智慧渔业和精准养殖有积极推动作用。本研究综述了深度学习在鱼类识别任务上的应用研究,针对研究中遇到的识别问题,提出未来应推广统一的成果检测标准以明确研究方向,不断提高应用研究水平以扩展实用性更强和智能化更高的应用任务,解决设备和模型间的接口兼容问题以增强科研人员在设备和模型选择上的灵活性,以期为使用深度学习方法研究鱼类识别任务提参考依据。
关键词
鱼类识别
深度学习
数据集
Keywords
fish recognition
deep learning
dataset
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于线激光三角测距法的鱼体测距研究
俞圣池
李佳康
熊鑫泉
贺刘刚
何瑞麟
戴阳
《渔业现代化》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
深度学习在鱼类识别、计数、追踪方面的应用研究进展
徐文杰
方辉
杨胜龙
张胜茂
石永闯
吴祖立
俞圣池
熊鑫泉
杨浩东
戴阳
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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