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基于全局图推理与改进三维动态卷积的鱼类摄食行为分析
1
作者
丁寅
陈明
+1 位作者
栗征
薛江浩
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期1863-1874,共12页
本研究提出一种基于时间动作检测的轻量化视频分类网络,旨在解决水产智能化养殖中饵料的投喂不均和水体污染等问题,提高投喂准确性和效率。该网络以ResNet 3D为基础,引入深度可分离卷积模块和三维动态卷积模块,以降低模型规模和参数量;...
本研究提出一种基于时间动作检测的轻量化视频分类网络,旨在解决水产智能化养殖中饵料的投喂不均和水体污染等问题,提高投喂准确性和效率。该网络以ResNet 3D为基础,引入深度可分离卷积模块和三维动态卷积模块,以降低模型规模和参数量;同时采用图卷积全局推理模块和稠密卷积模块构建区域和全局关系,增强网络深层特征的表达,提高网络分类准确率。经试验验证,该模型检测准确率可达96.70%,相较变分自动编码器卷积网络和3D ResNet-GloRe网络,其准确率分别提高7.7个百分点和4.4个百分点;同时,该模型的参数量和计算量也明显降低,分别为1.10 M和3.87 G。研究结果表明,该基于时间动作检测的轻量化视频分类网络可以有效提高水产养殖中饵料的智能化投喂的准确性和效率,减少饵料投喂不均以及水体污染等问题,具有较高的应用价值。
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关键词
鱼类行为
机器视觉
视频分类
全局图推理
动态卷积
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职称材料
题名
基于全局图推理与改进三维动态卷积的鱼类摄食行为分析
1
作者
丁寅
陈明
栗征
薛江浩
机构
上海海洋大学信息学院
农业农村部渔业信息重点实验室
上海时粼信息科技有限公司
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期1863-1874,共12页
基金
广东省重点领域研发计划项目(2021B0202070001)。
文摘
本研究提出一种基于时间动作检测的轻量化视频分类网络,旨在解决水产智能化养殖中饵料的投喂不均和水体污染等问题,提高投喂准确性和效率。该网络以ResNet 3D为基础,引入深度可分离卷积模块和三维动态卷积模块,以降低模型规模和参数量;同时采用图卷积全局推理模块和稠密卷积模块构建区域和全局关系,增强网络深层特征的表达,提高网络分类准确率。经试验验证,该模型检测准确率可达96.70%,相较变分自动编码器卷积网络和3D ResNet-GloRe网络,其准确率分别提高7.7个百分点和4.4个百分点;同时,该模型的参数量和计算量也明显降低,分别为1.10 M和3.87 G。研究结果表明,该基于时间动作检测的轻量化视频分类网络可以有效提高水产养殖中饵料的智能化投喂的准确性和效率,减少饵料投喂不均以及水体污染等问题,具有较高的应用价值。
关键词
鱼类行为
机器视觉
视频分类
全局图推理
动态卷积
Keywords
fish behavior
machine vision
video classification
global graph inference
dynamic convolution
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局图推理与改进三维动态卷积的鱼类摄食行为分析
丁寅
陈明
栗征
薛江浩
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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参考文献
引证文献
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