【摘 要】
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中国是水产养殖大国,但并不是养殖强国。在养殖过程中,自动化和信息化程度较低,关键的投喂等作业仍以时序控制为主,造成饲料浪费和成本增加。因此,高效、精准的投喂系统尤为重要。前人研究表明,对鱼群摄食强度进行精准的探测,可有助于实现投料量的精确控制,进而控制饵料成本,提高生产效率。针对以上问题,本研究以工厂化循环水养殖的虹鳟鱼为研究对象,利用深度学习和机器视觉技术,提出了一种实时、高精度、轻量级的3D
【基金项目】
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国家重点研发计划子课题,传统池塘养殖水质智能化管控及精准投喂技术优化研究 （2020YFD0900105）； 国家重点研发计划,深远海养殖平台智能化管控系统研发 （2019YFD0901004）；
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中国是水产养殖大国,但并不是养殖强国。在养殖过程中,自动化和信息化程度较低,关键的投喂等作业仍以时序控制为主,造成饲料浪费和成本增加。因此,高效、精准的投喂系统尤为重要。前人研究表明,对鱼群摄食强度进行精准的探测,可有助于实现投料量的精确控制,进而控制饵料成本,提高生产效率。针对以上问题,本研究以工厂化循环水养殖的虹鳟鱼为研究对象,利用深度学习和机器视觉技术,提出了一种实时、高精度、轻量级的3D Res Net-Glo Re鱼群摄食强度探测算法,并开发了基于鱼群摄食强度分级的智能投喂系统,可以有效克服光照度不均、鱼类运动等对图像处理带来的挑战,有助于提高投饵过程中的自动化和智能化水平,具体的研究内容如下:（1）提出了一种实时、高精度、轻量级的3D ResNet-GloRe鱼群摄食强度探测算法,可以有效捕捉由鱼类运动引起的水花、纹理等特征,并以此为据实时探测视频流中鱼群的摄食强度。首先对轻量级Glo Re模块进行3D拓展,将3D Res Net网络中的Residual block修改为3D Glo Re模块,形成3D Res Net-Glo Re网络。3D Glo Re模块通过交互空间中的图卷积实现关系推理,提升了网络的判别精度;同时,在保证精度的前提下对视频进行抽帧处理,降低了模型参数量与计算量,提高了训练和识别的速度。实验结果表明,本算法对四类摄食强度的分类准确率达到92.68%,比经典的3D ResNet算法提高了4.88%。同时Parameters参数下降46.08%,GFLOPs参数下降44.10%,可以每秒预测17次鱼群摄食强度。（2）开发了鱼群摄食强度实时检测系统,研发了基于摄食强度分级的智能投喂系统。结合3D Res Net-Glo Re算法和pyqt5技术,鱼群摄食强度实时检测训练系统实现了模型训练和实时监测鱼群摄食强度的功能。智能投喂系统包括饲料箱、下料装置、抛料装置以及智能调速模块。调速模块进行四段速的程序设置,对下料装置进行调速控制,使下料装置的四档速度对应鱼群摄食强度四种等级。通过实时检测系统对鱼群摄食视频流进行识别,获取鱼群的摄食强度标签,并给予相应的投喂指令,控制智能投喂系统实现准确、实时的分级投喂。最终实现按鱼类需求自动调节投饵速度,达到精细化饲养,降低成本的目的。
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