【摘 要】
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随着公众对饮食健康要求的不断提高,对淡水鱼类食用方面的要求也由数量转为质量,人们更倾向于购买肉质鲜美且营养价值高的生态鱼。目前,对于生态鱼的分级主要依靠人工作业,劳动强度大、效率较低,而且会对鱼造成不同程度的损伤,影响生态鱼的经济价值。由于生态鱼的健康、生态、绿色等优势特征是隐性的,难以通过外观、肉眼识别,故在市场上容易存在水库生态鱼和饲料养殖鱼混卖的现象,消费者花费较高价钱买回来却是低价的饲料养
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随着公众对饮食健康要求的不断提高,对淡水鱼类食用方面的要求也由数量转为质量,人们更倾向于购买肉质鲜美且营养价值高的生态鱼。目前,对于生态鱼的分级主要依靠人工作业,劳动强度大、效率较低,而且会对鱼造成不同程度的损伤,影响生态鱼的经济价值。由于生态鱼的健康、生态、绿色等优势特征是隐性的,难以通过外观、肉眼识别,故在市场上容易存在水库生态鱼和饲料养殖鱼混卖的现象,消费者花费较高价钱买回来却是低价的饲料养殖鱼,从而影响真生态鱼的市场需求。针对以上问题,本文以生态鳙鱼与饲养鳙鱼为研究对象,结合机器视觉与深度学习提取鳙鱼图像的表面特征,研究鳙鱼分类模型,建立鳙鱼重量估计模型,为鳙鱼的分类和分级提供了理论和技术依据。本文主要研究内容如下:（1）针对不同光线下对图像提取特征的影响,本文提出基于Kin D的图像增强模型,通过该模型可以将低光、反光图像调整为正常光的鳙鱼图像,使得分类模型和重量估计模型更加注重鳙鱼特征本身。（2）针对实际工程应用需求以及应用场景的变化,本文提出基于YOLOv5目标检测模型实现鳙鱼分类识别。由于YOLOv5存在网络层次深、准确性不高、特征融合少等问题,提出改进YOLOv5的鳙鱼分类模型,利用Mobilenetv3主干网络替换YOLOv5的主干网络,同时引入了CBAM注意力机制模块,加强对目标更深层次的特征提取。（3）针对鳙鱼重量估计数据集少,线性关系复杂等问题,本文提出了基于Elman神经网络实现鳙鱼重量估计。由于Elman神经网络中无法找到最优解,利用具有全局搜索能力的遗传算法优化Elman神经网络的连接权值和阈值,经过优化后可简化原网络的复杂度,并提高模型的泛化能力。综上所述,本文提出了基于图像处理并结合神经网络实现鳙鱼分类及重量估计模型,设计并搭建了生态鳙鱼管理平台,设计人机交互界面,实现了全面、有效、快速的分类及重量估计系统集成。
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