-
题名基于计算机视觉的鱼类智能投喂方法研究进展
- 1
-
-
作者
何雨霜
王琢
肖进
田满洲
吕程辉
张俊峰
-
机构
武汉市农业科学院
-
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第7期198-205,共8页
-
基金
湖北省农业科技创新中心创新团队项目(2024—620—000—001—033)
湖北省农机装备补短板核心技术应用攻关项目(HBSNYT202217)
武汉市农业科学院创新体系建设项目(CYL202403,XKCX202306—3,XKCX202406—3)。
-
文摘
饵料投喂是水产养殖中的主要工作之一,降低饵料投饲成本是水产养殖利润最大化的关键。利用计算机视觉技术对鱼类摄食行为进行监测,量化鱼类摄食欲望强度,可以实现自动按需投饵,减少饵料浪费,提高饵料利用率。综述饵料检测法、光流法、纹理特征法和深度学习这4种基于计算机视觉的鱼类智能投喂方法的研究进展,对各方法的优缺点进行深入分析。饵料检测法简单易实现,但难以准确识别残饵;光流法能有效捕捉鱼群运动信息,但易受环境和光照影响;纹理等特征法使用的特征种类更多,有效信息更丰富,却不适用于高密度养殖;深度学习法识别精度高、鲁棒性强,但计算量大,对设备算力要求高。基于此,提出建立大规模数据集、构建高效轻量级深度模型和“物联网+”智能投喂3个研究方向,为进一步提升智能投喂方法的成熟度和实用性提供参考。
-
关键词
鱼类
计算机视觉
摄食行为
饵料检测
光流法
深度学习
智能投喂
-
Keywords
fish
computer vision
feeding behavior
feed detection
optical flow
deep learning
intelligent feeding
-
分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
-
