文献类型： 中文期刊

作者： 王丁弘 ¹ ; 杨信廷 ¹ ; 潘良 ¹ ; 朱文韬 ¹ ; 焦冬祥 ¹ ; 周超 ¹ ;

作者机构： 1.上海海洋大学信息学院;北京市农林科学院信息技术研究中心;农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心;中洋渔业(江门)有限公司

关键词： 改进边界匹配网络;鱼群摄食;摄食状态检测;摄食行为检测;注意力机制;水产养殖

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2023 年 50 卷 006 期

页码： 49-59

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一.为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼群状态检测网络BMN-Fish.该网络在BMN的基础上,引入高效深度模块,包含高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention Module Net,ECANet)和基础残差模块(Base Residual Module,BRM).高效通道注意力模块可扩大时序维度特征的感受野,提高了模型提取局部信息的能力;基础残差模块可关注特征图中感兴趣的区域,增强算法的全局感知能力.结果显示,相比于原始的鱼群时序摄食动作检测网络BMN,BMN-Fish的AUC和AR@100 指标达 93.32%和 95.28%,分别提高 2.17%和1.95%.研究表明,该方法可以高效检测鱼群时序摄食动作,为集约化水产养殖制定智能投饲策略提供参考.