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基于轻量型S3D算法的鱼类摄食强度识别系统设计与试验
被引量：
13
1
作者
冯双星
王丁弘
+1 位作者
潘良
周超
《渔业现代化》
CSCD
2023年第3期79-86,共8页
实际生产中,对鱼类的投喂控制仍是以人工经验判断和时序控制为主,易造成饲料浪费和环境污染。实时检测鱼群摄食强度,可用于指导投喂,进而提高饲料利用率,并降低残饲污染。基于此,本研究提出一种基于机器视觉和轻量型S3D算法的鱼群摄食...
实际生产中,对鱼类的投喂控制仍是以人工经验判断和时序控制为主,易造成饲料浪费和环境污染。实时检测鱼群摄食强度,可用于指导投喂,进而提高饲料利用率,并降低残饲污染。基于此,本研究提出一种基于机器视觉和轻量型S3D算法的鱼群摄食强度实时识别算法,可精确定位视频流中“强、中、弱、无”4种鱼群摄食强度状态。首先将I3D网络作为基准,使用Inception模块和深度可分离卷积构建3D时空Sep-Inc模块;其次,利用3D时空Sep-Inc模块、池化层和3D卷积层交替搭建轻量型S3D网络;最后,开发了基于PyQt5的金鳟鱼摄食强度识别系统。结果显示:S3D算法对4类摄食强度的识别准确率可达92.68%,比C3D和R2+1D算法分别提高9.75%和14.15%,同时Parameters参数和GFLOPs参数也大幅下降,识别摄食强度标签的速率达到17 f/s。研究表明,本算法不仅适用于金鳟,也有望适用于其他游泳型鱼类,并可提供投喂决策建议。
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关键词
水产养殖
轻量型S3D算法
摄食强度识别
鱼类投喂
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职称材料
题名
基于轻量型S3D算法的鱼类摄食强度识别系统设计与试验
被引量：
13
1
作者
冯双星
王丁弘
潘良
周超
机构
北京市农林科学院信息技术研究中心
国家农业信息化工程技术研究中心
农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心
出处
《渔业现代化》
CSCD
2023年第3期79-86,共8页
基金
国家重点研发计划(2020YFD0900105)
北京市自然科学基金(6212007)
+1 种基金
北京市农林科学院青年基金(QNJJ202014)
广东省重点领域研发计划(2021B0202070001)。
文摘
实际生产中,对鱼类的投喂控制仍是以人工经验判断和时序控制为主,易造成饲料浪费和环境污染。实时检测鱼群摄食强度,可用于指导投喂,进而提高饲料利用率,并降低残饲污染。基于此,本研究提出一种基于机器视觉和轻量型S3D算法的鱼群摄食强度实时识别算法,可精确定位视频流中“强、中、弱、无”4种鱼群摄食强度状态。首先将I3D网络作为基准,使用Inception模块和深度可分离卷积构建3D时空Sep-Inc模块;其次,利用3D时空Sep-Inc模块、池化层和3D卷积层交替搭建轻量型S3D网络;最后,开发了基于PyQt5的金鳟鱼摄食强度识别系统。结果显示:S3D算法对4类摄食强度的识别准确率可达92.68%,比C3D和R2+1D算法分别提高9.75%和14.15%,同时Parameters参数和GFLOPs参数也大幅下降,识别摄食强度标签的速率达到17 f/s。研究表明,本算法不仅适用于金鳟,也有望适用于其他游泳型鱼类,并可提供投喂决策建议。
关键词
水产养殖
轻量型S3D算法
摄食强度识别
鱼类投喂
Keywords
aquaculture
lightweight S3D algorithm
feeding intensity identification
fish feeding
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量型S3D算法的鱼类摄食强度识别系统设计与试验
冯双星
王丁弘
潘良
周超
《渔业现代化》
CSCD
2023
13
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