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融合YOLOv7和BYTE多目标跟踪的多类别海珍品计数方法
被引量：
11
1
作者
安志强
李智军
+4 位作者
刘硕
赵永刚
陈启俊
左然涛
林远山
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期183-189,共7页
针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的Y...
针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的YOLOv7算法实现海珍品目标检测器,为多目标跟踪提供输入;然后,结合真实养殖环境下同类别海珍品外观相似性高、不清晰等特点,借鉴BYTE算法的多目标跟踪思想,设计多类别轨迹生成策略和基于轨迹ID号的计数策略,提出一种多类别海珍品跟踪与计数方法。并提出一套更适用于基于轨迹ID号计数方法的评估指标。试验结果表明,改进平均计数精度、改进平均绝对误差、改进均方根误差及帧率分别为91.62%、5.75、6.38和32帧/s,各项指标多优于YOLOv5+DeepSORT、YOLOv7+DeepSORT、YOLOv5+BYTE、YOLOv7+BYTE等算法,尤其改进平均计数精度、帧率指标比YOLOv5+DeepSORT高了29.51个百分点和8帧/s,且在改进平均绝对误差、改进均方根误差指标上分别降低19.50和12.08。该研究方法可有效帮助水产养殖企业掌握水下海珍品数量,为现代化渔业的测产研究提供技术参考,为水产养殖的智慧管理提供科学决策依据。
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关键词
机器视觉
深度学习
海珍品计数
水产养殖
多目标跟踪
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题名
融合YOLOv7和BYTE多目标跟踪的多类别海珍品计数方法
被引量：
11
1
作者
安志强
李智军
刘硕
赵永刚
陈启俊
左然涛
林远山
机构
大连海洋大学信息工程学院
辽宁省海洋信息技术重点实验室
设施渔业教育部重点实验室
大连鑫玉龙海洋生物种业科技股份有限公司
大连海洋大学水产与生命学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期183-189,共7页
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZ0730,QL202016)
辽宁省自然基金资助计划(2020-KF-12-09)
+3 种基金
辽宁省重点研发计划(2020JH2/10100043)
设施渔业教育部重点实验室开放课题(202219)
辽宁省应用基础计划项目(2022JH2/101300187)
2023中央财政对辽宁渔业补助项目。
文摘
针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的YOLOv7算法实现海珍品目标检测器,为多目标跟踪提供输入;然后,结合真实养殖环境下同类别海珍品外观相似性高、不清晰等特点,借鉴BYTE算法的多目标跟踪思想,设计多类别轨迹生成策略和基于轨迹ID号的计数策略,提出一种多类别海珍品跟踪与计数方法。并提出一套更适用于基于轨迹ID号计数方法的评估指标。试验结果表明,改进平均计数精度、改进平均绝对误差、改进均方根误差及帧率分别为91.62%、5.75、6.38和32帧/s,各项指标多优于YOLOv5+DeepSORT、YOLOv7+DeepSORT、YOLOv5+BYTE、YOLOv7+BYTE等算法,尤其改进平均计数精度、帧率指标比YOLOv5+DeepSORT高了29.51个百分点和8帧/s,且在改进平均绝对误差、改进均方根误差指标上分别降低19.50和12.08。该研究方法可有效帮助水产养殖企业掌握水下海珍品数量,为现代化渔业的测产研究提供技术参考,为水产养殖的智慧管理提供科学决策依据。
关键词
机器视觉
深度学习
海珍品计数
水产养殖
多目标跟踪
Keywords
machine vision
deep learning
sea foods counting
aquaculture
multi-target tracking
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合YOLOv7和BYTE多目标跟踪的多类别海珍品计数方法
安志强
李智军
刘硕
赵永刚
陈启俊
左然涛
林远山
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
11
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