基于注意力机制和深度神经网络的中华绒螯蟹品级快速鉴定方法研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 孙淑媛
作者: 孙淑媛;刘子豪;陈伟杰;王金星;范慧慧;王柳;詹立俭;鹿业波
作者机构:
关键词: 中华绒螯蟹;快速鉴别;外观品级;YOLO-v7模型;组合特征
期刊名称: 安徽农业科学
ISSN: 0517-6611
年卷期: 2024 年 014 期
页码: 191-199
摘要: 提出一种基于注意力机制和深度神经网络(YOLO-v7)的中华绒螯蟹品质快速预测的新方法。首先,蟹在自然环境中生长会形成背部花纹特征,根据形态测量学将其划分为侧齿、龙骨脊、额突、疣突、颈沟、复眼6种特征,提出基于对称度的特征定量计算方法,并根据视觉注意力机制可视化YOLO-v7模型中对分类精准度较高的区域,采用LabelImg图像标记软件分别对差异较大的前5种组合特征进行活力品级标记,然后基于YOLO-v7模型对标记好的数据进行训练和推理,得到最优中华绒螯蟹品级鉴定和预测模型。结果显示,疣突+颈沟的蟹背纹理组合特征可实现中华绒螯蟹品级的快速识别,总体训练准确率可以达到95.0%,总体推理准确率可以达到96.2%,且每只河蟹活力品级的推理时间不超过0.5 s。该方法具有较大的应用前景和市场价值,为开发大规模中华绒螯蟹在线品质的无损检测装备提供关键技术。
分类号: S966.16
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