【摘 要】
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目前的青蟹表型数据测量和蜕壳监测都是通过人工采集的方式,不仅其过程效率低,偶然误差大,而且对工作人员有较高要求,操作也容易产生安全和经济风险。随着育种优选技术的发展,青蟹的测量和检测也有了更高精度、更强鲁棒性的方法需求。近年来随着人工智能信息技术的不断进步,深度学习的方法在渔业的研究和生产中表现出了优异的性能。所以本文以青蟹为研究对象,采用深度学习的方法实现青蟹高精度的表型数据测量模型和蜕壳检测模
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目前的青蟹表型数据测量和蜕壳监测都是通过人工采集的方式,不仅其过程效率低,偶然误差大,而且对工作人员有较高要求,操作也容易产生安全和经济风险。随着育种优选技术的发展,青蟹的测量和检测也有了更高精度、更强鲁棒性的方法需求。近年来随着人工智能信息技术的不断进步,深度学习的方法在渔业的研究和生产中表现出了优异的性能。所以本文以青蟹为研究对象,采用深度学习的方法实现青蟹高精度的表型数据测量模型和蜕壳检测模型。由于数据样本的数量和有效性的不足限制了深度学习算法的精度,所以本论文展开了青蟹数据集的设计、模型的优化和少样本训练的研究。本论文主要工作与贡献如下:1.提出了高效的青蟹数据集设计方案。在关键点检测数据集中,对现存标注数据软件进行改进,降低数据集标注的低误差点率,提升标注速度。采用结合图像预处理和聚类分析的方法实现了自检测区域矫正算法,剔除了原始图像中的无效信息。通过上述改进,结合基于约束信息的数据增强方法,将青蟹关键点精度指标PCK＿0.15提升近15%。在目标检测数据集中,使用滤波帧间差分法生成数据,实现一种高效、少人工参与的数据预处理,增强了数据区分度,减少标注、训练成本。2.在基于现有的关键点模型的基础上,实现Hourglass沙漏模型的改进。本论文提出的基于通道注意力机制的高精度青蟹关键点检测模型,实现了PCK＿0.15达到96.04%的高精度检测,并结合多帧策略实现青蟹的表型数据测量模型。3.在基于现有的目标检测模型的基础上,实现YOLO v4模型的优化和改进。分别对YOLO v4的预测头和NMS极大值抑制法进行重新设计,提出基于优先级的多头预测青蟹蜕壳检测模型,采用基于数据分布的分层抽样训练方法,最终得到的模型达到98.64%的精确率,100%的召回率。在视频流中测试时,模型检测结果与人工分辨结果时间重合率达99%。
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