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基于残差模块的红螯螯虾虾卵计数方法的研究
被引量：
2
1
作者
杨国伟
周超
+3 位作者
胡起立
孙丽慧
张俊杰
郭建林
《渔业现代化》
CSCD
2022年第4期60-69,共10页
红螯螯虾人工繁育中需要对离体虾卵进行准确计数。由于虾卵个体小、密度大、人工计数效率低且可能损伤虾卵,提出了一种基于残差模块的计算机视觉虾卵计数模型。该计数网络模型在前端编码器网络中集成残差模块,对虾卵位置信息进行特征提...
红螯螯虾人工繁育中需要对离体虾卵进行准确计数。由于虾卵个体小、密度大、人工计数效率低且可能损伤虾卵,提出了一种基于残差模块的计算机视觉虾卵计数模型。该计数网络模型在前端编码器网络中集成残差模块,对虾卵位置信息进行特征提取和下采样,在后端解码器网络中使用转置卷积,使模型可以自动学习上采样参数。与VGG-16、CSRNet等模型相比,基于残差模块的虾卵计数模型精度达98.88%,具有最低的平均绝对误差、均方误差以及最好的预测密度图质量,可有效解决密集虾卵计数的困难,为红螯螯虾虾卵计数提供了新方法。利用该模型的计算机视觉虾卵自动计数装置,结构简单、计数精准,可以应用于真实场景。
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关键词
红螯螯虾
虾卵计数
残差模块
密度图
深度学习
计算机视觉
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职称材料
密集分布虾卵典型特征信息检测方法
2
作者
杨国伟
杨翌轩
+3 位作者
宋维鹏
孙丽慧
李飞
郭建林
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第17期257-264,共8页
针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中...
针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中虾卵个体的准确定位,输出定位图。然后结合K维树与边界框搜索算法,获得图像稀疏区域包围单粒虾卵的子图,并利用椭圆轮廓检测方法得到单粒虾卵尺寸数值。最后利用K-means颜色聚类对密集分布虾卵图像和单粒虾卵子图进行颜色检测,得到图像中所有虾卵和单粒虾卵的主色。图像中虾卵定位最高精度可达94%,虾卵长度和面积预测误差控制为0~2个像素和4~11个像素左右,图像和虾卵主色分类明确。该研究方法可以为红螯螯虾人工孵化流程中的虾卵密集度、成熟度、质量等指标提供基础评估数据,具备很好的实际应用价值。
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关键词
水产养殖
检测
虾卵
特征信息检测
密度图回归
轮廓检测
K-MEANS聚类
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职称材料
题名
基于残差模块的红螯螯虾虾卵计数方法的研究
被引量：
2
1
作者
杨国伟
周超
胡起立
孙丽慧
张俊杰
郭建林
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
杭州海关技术中心环境与化学安全检测
研究所
浙江省淡水水产研究所智慧渔业研究团队
出处
《渔业现代化》
CSCD
2022年第4期60-69,共10页
基金
湖州市乡村振兴专项项目(2019ZD2028)
蓝色粮仓科技创新(2018YFD0901305)
研究生科研创新实践项目(CXJJ202109)。
文摘
红螯螯虾人工繁育中需要对离体虾卵进行准确计数。由于虾卵个体小、密度大、人工计数效率低且可能损伤虾卵,提出了一种基于残差模块的计算机视觉虾卵计数模型。该计数网络模型在前端编码器网络中集成残差模块,对虾卵位置信息进行特征提取和下采样,在后端解码器网络中使用转置卷积,使模型可以自动学习上采样参数。与VGG-16、CSRNet等模型相比,基于残差模块的虾卵计数模型精度达98.88%,具有最低的平均绝对误差、均方误差以及最好的预测密度图质量,可有效解决密集虾卵计数的困难,为红螯螯虾虾卵计数提供了新方法。利用该模型的计算机视觉虾卵自动计数装置,结构简单、计数精准,可以应用于真实场景。
关键词
红螯螯虾
虾卵计数
残差模块
密度图
深度学习
计算机视觉
Keywords
red claw crayfish
shrimp eggs counting
residual building unit
density map
deep learning
computer vision
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
密集分布虾卵典型特征信息检测方法
2
作者
杨国伟
杨翌轩
宋维鹏
孙丽慧
李飞
郭建林
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
浙江省淡水水产研究所智慧渔业研究团队
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第17期257-264,共8页
基金
浙江省“三农九方”科技协作计划(2023SNJF073)
湖州市乡村振兴专项项目(2019ZD2028)。
文摘
针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中虾卵个体的准确定位,输出定位图。然后结合K维树与边界框搜索算法,获得图像稀疏区域包围单粒虾卵的子图,并利用椭圆轮廓检测方法得到单粒虾卵尺寸数值。最后利用K-means颜色聚类对密集分布虾卵图像和单粒虾卵子图进行颜色检测,得到图像中所有虾卵和单粒虾卵的主色。图像中虾卵定位最高精度可达94%,虾卵长度和面积预测误差控制为0~2个像素和4~11个像素左右,图像和虾卵主色分类明确。该研究方法可以为红螯螯虾人工孵化流程中的虾卵密集度、成熟度、质量等指标提供基础评估数据,具备很好的实际应用价值。
关键词
水产养殖
检测
虾卵
特征信息检测
密度图回归
轮廓检测
K-MEANS聚类
Keywords
aquaculture
detection
shrimp eggs
feature information detection
density map regression
contour detection
K-means clustering
分类号
TP391.4 [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
基于残差模块的红螯螯虾虾卵计数方法的研究
杨国伟
周超
胡起立
孙丽慧
张俊杰
郭建林
《渔业现代化》
CSCD
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
密集分布虾卵典型特征信息检测方法
杨国伟
杨翌轩
宋维鹏
孙丽慧
李飞
郭建林
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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