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题名基于机器视觉的水产养殖计数研究综述
被引量：10
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作者
张涵钰
李振波
李蔚然
杨普
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
农业农村部国家数字渔业创新中心
农业农村部智慧养殖技术重点实验室
农业农村部农业信息获取技术重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第9期2970-2982,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFD0900204)
广东省重点领域研发计划项目(2020B0202010009)。
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文摘
养殖计数是水产养殖过程中的重要环节,计数结果为水产动物的饲料投喂、养殖密度调整和经济效益估算等方面提供重要依据。针对传统人工计数方法耗时费力且易造成较大误差的问题,大量基于机器视觉的方法与应用被提出,极大地推动了水产品无损计数的发展。为深入了解基于机器视觉的水产养殖计数研究,整理和分析了至今三十多年来国内外的相关文献。首先,从数据采集方面对水产养殖计数展开综述性介绍,并对机器视觉所需数据的获取方法进行概括;其次,从传统机器视觉和深度学习两方面对水产养殖计数方法进行分析与总结;然后,对各种计数方法在不同养殖环境的实际应用进行对比分析;最后,从数据、方法和应用三方面总结了水产养殖计数研究的发展难点,并提出了计数方法研究和装备应用的未来发展方向。
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关键词
水产养殖
人工计数
无损计数
机器视觉
深度学习
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Keywords
aquaculture
manual counting
non-destructive counting
machine vision
deep learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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