基于改进LRCN的鱼群摄食强度分类模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 徐立鸿

作者： 徐立鸿;黄薪;刘世晶

作者机构：

关键词： 水产养殖;鱼群摄食强度;长期卷积循环网络;视频分类;挤压和激励模块

期刊名称： 农业机械学报

ISSN：

年卷期： 2022 年 010 期

页码： 236-241

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点，对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中，并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境，采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集，并提出了一种基于改进长期卷积循环网络（LRCN）的鱼群摄食强度分类模型，将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中，通过SE-CNN网络提取视频帧的特征，输入至双层GRU网络中，最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明，本文提出的模型分类准确率达到97%,F1值达到94.8%,与改进前的LRCN模型相比，准确率提高12个百分点，F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度，为自动化精准投饵提供参考。

分类号： TP183%TP391.41%S951.2

  • 相关文献

[1]基于水下机器视觉的大西洋鲑摄食行为分类. 张佳林,徐立鸿,刘世晶. 2020

[2]基于帧间深度特征差分的大西洋鲑鱼群活跃度分类模型. 徐立鸿,崔钰惠,刘世晶,韩厚伟. 2023

[3]水产养殖病害及其防治方法简述. 商宝娣,张效平. 2015

[4]养殖水体氮素污染及治理方法的研究进展. 李小义,孔杰,赵凤,杨明举. 2016

[5]植物浮床在养殖池塘水环境污染生态修复中的应用. 朱玲,关梅. 2013

[6]基于Web的网络化水产养殖企业安全生产信息管理系统的构建. 宋昀鹏,丁子元,刘皓,李灏,任涵玮,邵蓬,徐扬,徐林通. 2015

[7]论无公害水产养殖管理技术要点. 丁子元,宋昀鹏,徐林通,任涵玮,刘皓. 2015

[8]刍议水产养殖信息化关键技术研究现状与趋势. 刘皓,李灏,任涵玮,宋昀鹏,徐林通,丁子元. 2016

[9]贵州省水产养殖动物病害调查与评价研究. 商宝娣,李小义,杨星,李正友,张效平. 2018

[10]氟乐灵在养殖水体环境中消解动态的模拟研究. 季丽,张骞月,晏涛,吴伟. 2015

[11]拉丁美洲渔业增长潜力研究. 王宇. 1998

[12]生物技术在水产养殖病害防治上的应用. 周进. 2003

[13]鱼类细胞培养技术在水产养殖上的应用. 丁学东. 1991

[14]胶体金免疫层析快速检测技术及其在水产养殖业中的应用前景. 王蔚芳,李青梅,郭军庆,雷霁霖. 2010

[15]关于加快推进现代渔业建设的一点思考. 余远安. 2013

[16]贵州省主要水产养殖区现状调查及分析. 周路,杨兴,李正友,张竹青,杨凯,李建光,韩碧泽,蒋晓红. 2009

[17]蚯蚓作为饲料在水产养殖业中的应用效果. 顾永芬,陶宇航,顾永江. 2012

[18]微生态制剂在水产养殖中的应用. 赵玉洁,谢风行,周可. 2007

[19]我国水产养殖技术的前景探讨. 孙传仁,刘延忠. 2016

[20]中草药添加剂在水产养殖中的作用机制及应用前景. 杜强,杨兴,吴林菁,李正友,周路. 2014

作者其他论文 更多>>

微信小程序