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基于ResNet的典型养殖鱼类识别方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 涂雪滢 1 ; 刘世晶 1 ; 钱程 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： 鱼类识别;深度学习;分类识别;ResNet模型

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2022 年 49 卷 003 期

页码： 81-88

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 水下目标精准识别对指导养殖生产、辅助养殖决策具有十分重要的作用,而目标识别精度和运行效率是影响识别技术深入应用的关键问题.针对鱼类识别产业应用需求,以ResNet(Residual Neural Network)框架为核心,通过比较分析不同框架结构对鱼类识别精度和效果的影响,确定适用于典型养殖鱼类识别的ResNet网络结构形式.首先,采用多相机同步采样方式,获取不同姿态鱼类图像,满足高柔性、多姿态的运动目标样本集构建需要;其次,为了提升样本对不同背景的适应能力,选取具有不同背景的目标鱼类图像,丰富图像样本集;然后,以典型的ResNet18、ResNet34、ResNet50框架结构为比较模型,分析不同结构在识别效率和识别精度方面的整体效果.结果显示,ResNet50识别精度最高,达到95.47%,ResNet34次之,达到95.03%,但ResNet50识别效率比ResNet34降低20.43%,综合考虑识别精度和识别效率,ResNet34更加适用于大样本量鱼类图像的识别分类.

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