-
题名基于改进YOLOv8和多元特征的对虾发病检测方法
被引量：1
- 1
-
-
作者
许瑞峰
王瑶华
丁文勇
於俊琦
闫茂仓
陈琛
-
机构
中国浙江省海洋水产养殖研究所
上海海洋大学水产与生命学院
浙江省近岸水域生物资源开发与保护重点实验室
温州市海洋生物遗传育种重点实验室
-
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第2期62-71,共10页
-
基金
浙江省重点研发计划(2021C02025)
温州市重大科技攻关项目(ZN2021001)
+1 种基金
浙江省“三农九方”科技协作计划(2023SNJF077)
国家重点研发计划课题(2020YFD0900801)。
-
文摘
[目的/意义]对虾病害严重危害对虾养殖业。针对对虾病害发病快、死亡率高等特点,高密度的工厂化养殖等模式需要一种高效率对虾发病检测方法替代传统人工检查方法,实现对虾发病的及时预警。[方法]提出一种基于改进YOLOv8(You Only Look Once)和多元特征的对虾发病检测方法。首先利用改进YOLOv8网络从对虾夜间水面红外图像中进行前景提取,再利用Farneback光流法和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取对虾视频片段的运动特征与图像纹理特征,利用提取到的特征参数构建训练数据集,训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器用于检测对虾视频片段,实现对正常与发病的对虾视频片段的检测分类。[结果和讨论]训练好的SVM分类器在300个测试样本上的表现为检测准确率平均值为83%,检测效果达到设计要求。检测误差主要是将发病片段错误地检测为正常片段。该误差主要受水面对虾数量和视频影响。[结论]本研究实现了对对虾发病的检测,提供了一种基于计算机视觉的检测方法。但受条件限制,仅在工厂化养殖环境下进行了实验,尚不能适用于多种养殖环境,仍有改进空间。
-
关键词
对虾病害
计算机视觉
YOLOv8
Farneback光流法
灰度共生矩阵
支持向量机
-
Keywords
shrimp diseases
computer vision
YOLOv8
Farnberck optical flow
gray level co-occurrence matrix
support vector machine
-
分类号
S947
[农业科学—水产养殖]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
