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题名双目视觉下基于NGBoost的鱼体质量估算方法
被引量：1
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作者
郑亚澎
张璐
刘尊续
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机构
扬州大学信息工程学院
江苏省知识管理与智能服务工程研究中心
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出处
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S2期294-302,共9页
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基金
江苏省研究生科研与实践创新项目(SJCX24_2219)
国家自然科学基金项目(32303070)
中国博士后科学基金项目(2023M732995)
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文摘
鱼体质量对于评判鱼类生长状况、促进精准投喂和提高水产养殖效益至关重要。为实现精准无损的鱼体质量估算,本文提出一种基于双目相机的双维度特征提取和自然梯度提升(Natural gradient boosting,NGBoost)方法。首先通过双目相机获取鱼体图像,并进行相机标定和图像校正操作;其次利用图像处理技术对校正后的图像分割获得鱼体目标,提取出鱼体目标的二维特征;在此基础上进行立体匹配获得鱼体视差图,提取鱼体左右图像的对应关键匹配点,并利用三角变换原理计算三维空间特征点坐标,实现鱼体目标三维特征的提取;最后采用基于NGBoost的方法预测出鱼体质量。本文不仅提取二维平面特征,还提取体长、体宽和鱼体深度比值三维空间特征,实现了鱼体多维特征的提取,丰富了模型的特征表示,解决了单平面维度特征导致的质量预测不准确问题。本文以鲫鱼为实验对象,在真实数据集上进行实验,结果表明,平均绝对误差为0.0063 kg,均方根误差为0.0087 kg,决定系数为0.9287。此外,与多种质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标均有较大幅度提升,能够较为准确地预测出鱼体质量。
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关键词
水产养殖
鱼体质量估算
双维度特征提取
深度比值
自然梯度提升
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Keywords
aquaculture
fish mass estimation
dual dimensional feature extraction
depth ratio
NGBoost
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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]
S951.2
[农业科学—水产养殖]
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