基于Bytetrack的多目标跟踪算法在斑马鱼毒性行为识别中的应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 赵海翔

作者： 赵海翔;崔鸿武;黄桢铭;王磊;李皓;崔正国;曲克明

作者机构：

关键词： 计算机视觉;多目标跟踪;斑马鱼;行为分析

期刊名称： 渔业科学进展

ISSN： 2095-9869

年卷期： 2024 年 002 期

页码： 136-149

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 利用计算机视觉技术识别斑马鱼（Danio rerio）在不同污染物暴露下的行为变化是水质毒性评价的常用方法之一，但传统方法存在效率低、面对遮挡和复杂环境时性能差等缺陷。针对这些问题，本研究使用基于Bytetrack的多目标跟踪算法追踪斑马鱼在4种污染物（Zn、Pb、Cr和苯酚）暴露2 h后的行为变化，对斑马鱼在4种浓度梯度中的平均速度、最大速度、最低速度、平均碰撞次数和行为轨迹等指标进行分析。结果显示，算法的追踪精度、漏检率和检测时间（每300帧）分别能达到90.26%、16.33%和0.19 min，检测时间和精度相比于传统目标检测方法有较大提升。同时，根据污染物不同，该方法能准确识别特定污染物环境中斑马鱼相应的运动状态及轨迹变化，可实现精确识别和实时响应，在鱼类毒性行为识别领域具有重要参考意义。

分类号： TP391.41%X171.5%X824

  • 相关文献

[1]基于状态向量增强ByteTrack的新生羔羊活动量自动计算方法. 林庆霞,顾兴健,陈新文,熊迎军,张国敏,王锋,张生福,陆明洲. 2024

[2]城镇居民奶制品消费行为分析——基于新疆的问卷调查. 王贵荣,陈彤,王伟. 2009

[3]天津市休闲农业创新创业的行为、诉求分析及效果评估. 郭华,郁滨赫,孙国兴. 2019

[4]以“承包费”引导农地流转. 朱立志. 2013

[5]奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战. 韩书庆,张晶,程国栋,彭英琦,张建华,吴建寨. 2020

[6]农业劳动力转移影响因素实证分析——以四川省宣汉县为例. 崔凯. 2009

[7]基于深度学习的鸡脸识别与行为分析算法研究. 陈嘉茹,侯英勇,王树臣,李尚民,邹修国,杜彬杰. 2024

[8]计算机视觉技术在植物根系形态研究中的应用. 杨国梁,张光年,葛庆平,郭新宇. 2006

[9]基于主成分分析及LVQ神经网络的番茄种子品种识别. 赵学观,王秀,李翠玲,高原源,王松林,冯青春. 2017

[10]基于图像纹理特征的养殖鱼群摄食活动强度评估. 陈彩文,杜永贵,周超,孙传恒. 2017

[11]基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量. 王传宇,郭新宇,温维亮,苗腾. 2011

[12]基于支持向量机的鱼群摄食行为识别技术. 陈彩文,杜永贵,周超,孙传恒. 2018

[13]基于计算机视觉的植物行为感知研究综述. 祁卫宇,王传宇,郭新宇. 2017

[14]计算机视觉技术在作物形态测量中的应用. 徐歆恺,郭楠,葛庆平,郭新宇. 2006

[15]计算机视觉技术在植物根系形态研究中的应用. 杨国梁,郭新宇,张光年,葛庆平. 2005

[16]人工视觉网络在小麦籽粒分类中的应用. 左卫刚,高洋. 2020

[17]养殖鱼类摄食行为的特征提取研究与应用进展. 曹晓慧,刘晃. 2021

[18]基于计算机视觉的绿茶炒干中在制品理化变化研究. 伍洵,刘飞,陈之威,王玉婉,陈琳,涂政,周小芬,杨云飞,叶阳,童华荣. 2020

[19]无人机遥感在马铃薯田间表型研究中的应用. 李敏,郭雷风,王瑞利. 2023

[20]基于计算机视觉的稻米垩白检测方法研究. 陈建华,姚青,胡洁,孙成效,朱智伟. 2010

作者其他论文 更多>>

微信小程序