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基于形状与纹理特征的鱼类摄食状态检测方法

作者:郭强,杨信廷,周超,吝凯,孙传恒,陈明 | 摄食行为形状和纹理特征bp神经网络精准投喂

摘要:在水产养殖中,检测鱼类的摄食状态对于投喂控制具有重要意义。以镜鲤为实验对象,提出了一种基于鱼群图像的形状及纹理特征和BP神经网络的鱼群摄食行为检测方法。首先,对采集到的图片进行背景减、灰度化、二值化等处理,得到图像形状与纹理信息,然后计算鱼群图像的形状参数和图像熵,最后利用BP神经网络建模,对鱼群的摄食状态进行检测识别。结果显示,本方法的正确识别率达到98.0%。与单一的基于纹理的检测方法相比,不仅可以把因水面抖动、水花等不利因素的干扰作为纹理的特有属性进行分析,而且考虑了图像的形状信息,提高了检测的准确性,可以用于指导水产养殖中的精准投喂控制。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

上海海洋大学学报

《上海海洋大学学报》(CN:31-2024/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

《上海海洋大学学报》主要刊载渔业资源、水产养殖与增殖、水产捕捞、水产品保鲜与综合利用,渔业水域环境保护、渔船、渔业机械与仪器、渔业经济与技术管理以及水产基础研究等方面的论文、调查报告、研究简报、综述与评述、简讯等。

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