文献类型： 中文期刊
作者： 郭强 1 ; 杨信廷 2 ; 周超 2 ; 吝凯 2 ; 孙传恒 2 ; 陈明 3 ;
作者机构： 1.上海海洋大学信息学院;北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心
2.;上海海洋大学信息学院;北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心
3.;上海海洋大学信息学院;北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心;
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。
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