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基于YOLOv8分割与形态学处理的黄鳝体长测量方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 翟云涛 1 ; 袁泉 2 ; 杨航 2 ; 周文宗 2 ; 张春燕 1 ; 徐震 1 ;

作者机构： 1.上海工程技术大学机械与汽车工程学院

2.上海市农业科学院生态环境保护研究所

关键词： 黄鳝;YOLOv8;实例分割;形态学骨架提取;体长;测量

期刊名称： 上海农业学报

ISSN： 1000-3924

年卷期： 2025 年 41 卷 005 期

页码： 124-130

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为解决黄鳝体长的人工测量方法效率低、容易引起应激等问题，提出一种基于YOLOv8实例分割与形态学图像处理相结合的黄鳝体长自动测量方法。首先通过YOLOv8-Seg模型对黄鳝俯拍图片进行精确分割，在自建黄鳝数据集上，mAP50(IoU阈值为0.5时的平均精度均值)和Mask mAP（掩模平均精度均值）分别达到92.3%和89.7%；然后利用二值化处理、轮廓分析和thinning骨架提取算法等技术，实现黄鳝长度的自动化测量；最后通过与人工测量结果比较，自动测量相对误差均值为1.68%。该方法能够准确提取黄鳝的骨架线并计算其长度，为黄鳝养殖监测提供了有效的技术手段。

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