【摘 要】
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提出了一个改进Mask RCNN目标检测算法用以对养殖梭子蟹进行视觉特征测量.通过在养殖区域采集梭子蟹图像,用上位机识别梭子蟹旋转角度以及甲长和甲宽方向,对输出的Mask进行模
【机 构】
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宁波大学海运学院,宁波大学海洋学院
【基金项目】
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浙江省公益技术项目(2017C32014),浙江省重点研发计划(2019C02055),宁波市科技富民项目(2017C10006),宁波市自然科学基金(2019A610424)
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提出了一个改进Mask RCNN目标检测算法用以对养殖梭子蟹进行视觉特征测量.通过在养殖区域采集梭子蟹图像,用上位机识别梭子蟹旋转角度以及甲长和甲宽方向,对输出的Mask进行模板修补,提高模板内区域的置信度.通过图像-实景对应关系换算梭子蟹的真实尺寸,并估算其投影面积、甲宽与甲长,结果准确率高于85%.同时,对视觉算法得到的梭子蟹尺寸特征与其体质量进行拟合,引入k-means聚类,实现双模型支持向量回归机(SVR)预测结构.通过差分进化算法对SVR适应度函数进行寻优,设计了随迭代次数、寻优效果同步变化的缩
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