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鱼类摄食行为的感觉基础 被引量：33
1
作者 梁旭方 何大仁 《水生生物学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第3期278-284,共7页
关键词 鱼类 摄食行为 感觉基础
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基于水下机器视觉的大西洋鲑摄食行为分类 被引量：24
2
作者 张佳林 徐立鸿 刘世晶 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第13期158-164,共7页
根据鱼群摄食行为状态进行水产养殖精准投喂控制,是有效提高饵料利用率降低水体污染的关键技术。目前,大多数基于机器视觉的鱼类摄食行为研究都是在实验室对真实养殖环境进行模拟并采用水上摄像机获取数据,由于光照条件和养殖环境的影响... 根据鱼群摄食行为状态进行水产养殖精准投喂控制,是有效提高饵料利用率降低水体污染的关键技术。目前,大多数基于机器视觉的鱼类摄食行为研究都是在实验室对真实养殖环境进行模拟并采用水上摄像机获取数据,由于光照条件和养殖环境的影响,该数据无法反映大西洋鲑在实际生产状况下的摄食行为,因此应用范围有限。为解决此问题,该研究提出一种基于真实工厂化养殖环境的鱼类摄食行为分类算法。该算法使用水下观测方式并采用视频序列作为样本,首先利用变分自动编码器对视频序列样本进行逐帧编码以产生所有帧对应的高斯均值和方差向量,分别联立所有均值和方差向量得到均值特征矩阵和方差特征矩阵。然后将特征矩阵输入到卷积神经网络中,实现对鱼群的摄食行为分类。试验结果表明,在真实的工厂化养殖环境下,该研究所提出的方法综合准确率达到了89%,与已有的基于单张图像的鱼类摄食行为分类方法相比,综合准确率提高了14个百分点,召回率提高了15个百分点。研究结果可为基于鱼类摄食行为的鱼饵精准投喂控制提供参考。 展开更多
关键词 水产养殖 机器视觉 鱼群摄食行为 视频分类 变分自动编码器
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基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测 被引量：15
3
作者 张重阳 陈明 +4 位作者 冯国富 郭强 周旭 侍国忠 陈冠奇 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期97-102,共6页
针对目前检测方法特征单一、样本数量少和鲁棒性低等问题,提出了一种基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测方法:利用图像处理技术提取鱼群摄食图像的颜色、形状和纹理特征,并对其进行归一化和特征融合处理,通过构建3层的BP神... 针对目前检测方法特征单一、样本数量少和鲁棒性低等问题,提出了一种基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测方法:利用图像处理技术提取鱼群摄食图像的颜色、形状和纹理特征,并对其进行归一化和特征融合处理,通过构建3层的BP神经网络对鱼群摄食行为进行检测。与SVM和KNN检测效果进行对比,BP神经网络的效果最好,精度可达97.1%。与传统的基于单一纹理特征方法相比,在保证时效性和增强鲁棒性的同时,准确率提高了4.1%。 展开更多
关键词 鱼群摄食行为 图像处理 多特征融合 机器学习 BP网络
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基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼类摄食行为识别与量化 被引量：12
4
作者 黄志涛 何佳 宋协法 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期32-41,共10页
针对水产养殖中的精准投喂问题,以大西洋鲑(Salmo salar)为研究对象,提出一种基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼群摄食活动强度量化方法,进行鱼类摄食行为识别研究。利用自适应背景差分及光流法得到运动鱼体的速度、转角,并通过信息... 针对水产养殖中的精准投喂问题,以大西洋鲑(Salmo salar)为研究对象,提出一种基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼群摄食活动强度量化方法,进行鱼类摄食行为识别研究。利用自适应背景差分及光流法得到运动鱼体的速度、转角,并通过信息熵统计速度和转角的分布,之后通过灰度共生矩阵提取能量、熵、对比度、相关性和逆差距5个图像纹理特征值。最后,结合鱼体运动特征及图像纹理特征,对鱼类摄食行为进行识别和检测。实验结果表明,该方法的识别准确率达到了94.17%,相较于单一特征检测本研究的检测精度更高。 展开更多
关键词 鱼类行为 摄食行为 计算机视觉 光流 图像纹理 灰度共生矩阵
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养殖鱼类摄食行为的特征提取研究与应用进展 被引量：10
5
作者 曹晓慧 刘晃 《渔业现代化》 CSCD 2021年第2期1-8,共8页
为解决养殖过程中饲料浪费和水质污染的问题,鱼类摄食行为的研究一直受到广大研究者的重视。量化鱼类摄食行为,提取可用摄食参数,构建精确的摄食模型是优化投喂策略的有效途径。总结了摄食过程中主要觅食感觉器官、捕食量化指标和摄入... 为解决养殖过程中饲料浪费和水质污染的问题,鱼类摄食行为的研究一直受到广大研究者的重视。量化鱼类摄食行为,提取可用摄食参数,构建精确的摄食模型是优化投喂策略的有效途径。总结了摄食过程中主要觅食感觉器官、捕食量化指标和摄入声信号特征。综述了养殖期间影响摄食行为的环境因素。对比分析了两种监测技术的研究进展及优缺点,即基于可见光与近红外光的计算机视觉技术和基于声学监测与声呐成像的声学技术,针对存在的问题提出了能够提高摄食模型准确性和普遍性的方法,以及被动声学的研究潜力及研究方向,以期为投饲系统向智能化的迈进提供参考。 展开更多
关键词 鱼类摄食行为 摄食模型 计算机视觉 声学
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采用机器视觉和傅里叶频谱特征的循环水养殖鱼类摄食状态判别 被引量：10
6
作者 陈雨琦 冯德军 +1 位作者 桂福坤 曲晓玉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第14期155-162,共8页
为精准判别工厂化循环水养殖池中鱼类摄食行为动态,实现精准投喂,该研究提出一种基于傅里叶频谱特征提取并通过支持向量机分类的鱼类摄食行为判断方法。首先,对采集到的工厂化循环水养殖池中鱼群的摄食影像作水花前景提取,并从空域转化... 为精准判别工厂化循环水养殖池中鱼类摄食行为动态,实现精准投喂,该研究提出一种基于傅里叶频谱特征提取并通过支持向量机分类的鱼类摄食行为判断方法。首先,对采集到的工厂化循环水养殖池中鱼群的摄食影像作水花前景提取,并从空域转化至频域;然后,在频域内构建环形滤波器,通过频谱滤波确定特征向量提取范围(更明显表征图像灰度变化剧烈程度的频谱区域),并提取区间内幅值,以此表征鱼类摄食欲望的强弱,从而可以实现鱼类摄食行为的判断。统计每一区间所得幅值样本之和并以此构建特征向量集,并将所得特征向量训练支持向量机。结果表明,该研究所提出的方法在工厂化养殖鱼类摄食行为判断方面具有很好的效果,判断准确率可达99.24%,研究结果能以极高准确率判断鱼类摄食行为,为指导精确投喂提供科学依据。 展开更多
关键词 水产养殖 机器视觉 鱼类摄食行为 傅里叶变换 支持向量机
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基于ResNet-CA的鱼群饱腹程度识别方法 被引量：6
7
作者 孙龙清 王新龙 +2 位作者 王泊宁 王嘉煜 孟新宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S02期219-225,277,共8页
投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据... 投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。 展开更多
关键词 鱼群 摄食行为 注意力机制 深度可分离卷积 卷积神经网络 饱腹程度
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鱼类行为学研究进展 被引量：5
8
作者 赵世亮 《畜牧与饲料科学》 2010年第9期102-104,共3页
鱼类行为学是一门古老而又年轻的科学,在动物行为进化上和渔业生产发展中均具有重要意义。近年来,随着渔业生产的发展,改进和提高旧生产技术,探讨新技术的应用,将来海洋养殖农牧化中对鱼类行为的控制,在水利建设、农业灌溉用水及水域环... 鱼类行为学是一门古老而又年轻的科学,在动物行为进化上和渔业生产发展中均具有重要意义。近年来,随着渔业生产的发展,改进和提高旧生产技术,探讨新技术的应用,将来海洋养殖农牧化中对鱼类行为的控制,在水利建设、农业灌溉用水及水域环境污染中鱼类行为的变化与控制等都将与鱼类行为学的研究紧密相关。从摄食行为、繁殖行为及洄游行为对鱼类行为进行了综述。 展开更多
关键词 鱼类行为学 摄食行为 繁殖行为 洄游行为
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基于改进边界匹配网络的鱼群摄食动作时序检测方法研究
9
作者 王丁弘 杨信廷 +3 位作者 潘良 朱文韬 焦冬祥 周超 《渔业现代化》 CSCD 2023年第6期49-59,共11页
集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼... 集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼群状态检测网络BMN-Fish。该网络在BMN的基础上,引入高效深度模块,包含高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention Module Net,ECANet)和基础残差模块(Base Residual Module,BRM)。高效通道注意力模块可扩大时序维度特征的感受野,提高了模型提取局部信息的能力;基础残差模块可关注特征图中感兴趣的区域,增强算法的全局感知能力。结果显示,相比于原始的鱼群时序摄食动作检测网络BMN,BMN-Fish的AUC和AR@100指标达93.32%和95.28%,分别提高2.17%和1.95%。研究表明,该方法可以高效检测鱼群时序摄食动作,为集约化水产养殖制定智能投饲策略提供参考。 展开更多
关键词 改进边界匹配网络 鱼群摄食 摄食状态检测 摄食行为检测 注意力机制 水产养殖
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基于机器视觉的养殖鱼摄食行为识别方法 被引量：2
10
作者 李济泽 位威 张凯凯 《福建工程学院学报》 CAS 2022年第4期378-382,共5页
利用机器视觉系统获取养殖鱼摄食图像纹理特征来识别养殖鱼群的摄食行为。从养殖鱼摄食图像上直接提取能表征鱼群摄食行为的20维特征,通过归一化、PCA降维和支持向量机训练获得养殖鱼摄食行为识别模型,以实现对养殖鱼摄食行为的识别。... 利用机器视觉系统获取养殖鱼摄食图像纹理特征来识别养殖鱼群的摄食行为。从养殖鱼摄食图像上直接提取能表征鱼群摄食行为的20维特征,通过归一化、PCA降维和支持向量机训练获得养殖鱼摄食行为识别模型,以实现对养殖鱼摄食行为的识别。结果表明,提出方法的平均精确度为92.3%、假负率7.34%、假正率4.15%,为指导养殖鱼智能投饵提供了参考。 展开更多
关键词 养殖鱼 摄食行为 机器视觉 图像纹理 支持向量机
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