文献类型： 中文期刊
作者： 冯书庆 1 ; 王志勇 1 ; 谌志新 1 ; 徐志强 1 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所
关键词： 目标识别;图像SIFT特征;图像SURF特征;FLANN特征匹配;特征模板匹配;鱼类
期刊名称： 渔业现代化
ISSN： 1007-9580
年卷期： 2023 年 002 期
页码： 74-84
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为解决渔业养殖及转运自动计数要求，提出一种基于机器视觉的鱼类识别算法设计与程序编制，以证明使用数字图像识别分类技术的尺度不变特征变换SIFT及加速稳健特征SURF算法等可有效地检测与标注鱼类图像特征点。采用快速近邻匹配FLANN匹配算法测试了基于图像特征的鱼类旋转和泛化目标检测，得出SURF特征对个体检测效果好、SIFT特征对泛化目标检测效果优的结果。考察FLANN图像匹配碎片化特性、结合图像信息区域聚集实际、借鉴模板检测方法，设计了图像分割扫描及特征匹配的模板检测算法，并使用最大稳定极值区域MSER方法对识别结果进行冗余排除，达到能正确识别多目标鱼类的算法预设目标。研究发现，该算法及软件能成功识别图片中的多个鱼类目标，测试效果好，有较强的实用意义。
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