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伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测
1
作者
袁红春
肖智豪
《湖南农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期123-130,共8页
现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常...
现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测方法:通过在视频序列中随机选择跳跃的帧构建伪异常合成器生成伪异常样本,增强对异常样本的感知能力;提出选择性内核频率通道注意力(SKFca)机制,在选择性内核(SK)注意力的基础上引入频域信息,以捕捉更丰富的输入信息;通过瓶颈注意力(BAM)机制在通道和空间维度上抑制不相关的背景特征,突出前景目标特征;在2种注意力模块后面添加记忆增强模块,将异常样本的编码特征替换为正常样本的编码特征,扩大异常样本输出与输入的重构误差;将记忆增强后的通道和空间维度上的关键特征和频域特征融合,以全面提取高级语义信息。结果表明,本研究所提方法在2种自制的鱼类数据集上检测效果都很好,曲线下面积(AUC)分别达0.953和0.957,且能实现对异常的精确定位。
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关键词
鱼群异常行为检测
高级语义信息
深度学习
伪
异常
引导
注意力机制
记忆增强
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题名
伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测
1
作者
袁红春
肖智豪
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《湖南农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期123-130,共8页
基金
国家自然科学基金项目(32403031)。
文摘
现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测方法:通过在视频序列中随机选择跳跃的帧构建伪异常合成器生成伪异常样本,增强对异常样本的感知能力;提出选择性内核频率通道注意力(SKFca)机制,在选择性内核(SK)注意力的基础上引入频域信息,以捕捉更丰富的输入信息;通过瓶颈注意力(BAM)机制在通道和空间维度上抑制不相关的背景特征,突出前景目标特征;在2种注意力模块后面添加记忆增强模块,将异常样本的编码特征替换为正常样本的编码特征,扩大异常样本输出与输入的重构误差;将记忆增强后的通道和空间维度上的关键特征和频域特征融合,以全面提取高级语义信息。结果表明,本研究所提方法在2种自制的鱼类数据集上检测效果都很好,曲线下面积(AUC)分别达0.953和0.957,且能实现对异常的精确定位。
关键词
鱼群异常行为检测
高级语义信息
深度学习
伪
异常
引导
注意力机制
记忆增强
Keywords
fish school abnormal behavior detection
high-level semantic information
deep learning
pseudo-anomaly-guided
attention mechanism
memory augmentation
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测
袁红春
肖智豪
《湖南农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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