基于形状与纹理特征的鱼类摄食状态检测方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 郭强

作者： 郭强;杨信廷;周超;吝凯;孙传恒;陈明

作者机构：

关键词： 摄食行为;形状和纹理特征;BP神经网络;精准投喂

期刊名称： 上海海洋大学学报

ISSN： 1674-5566

年卷期： 2018 年 02 期

页码： 181-189

收录情况： 北大核心 ; CSCD

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。

分类号： S917.4`TP391.41

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