【摘 要】
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水下海参自动识别是水下机器人捕捞海参的关键技术,为解决水下海参识别,基于深度残差网络构建了水下海参识别自动识别算法.研究图像数据采集自山东省海阳市千岛湖海参养殖场,
【机 构】
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北京信息科技大学信息管理学院; 中国农业大学工学院; 天津农学院计算机与信息工程学院; 华南农业大学农业部华南作物有害生物综合治理重点实验室;
【基金项目】
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农业部华南作物有害生物综合治理重点实验室开放基金(SCIPM2018-05)
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水下海参自动识别是水下机器人捕捞海参的关键技术,为解决水下海参识别,基于深度残差网络构建了水下海参识别自动识别算法.研究图像数据采集自山东省海阳市千岛湖海参养殖场,以海参图像为正样本,非海参图像为负样本构建数据集,分别以图像分辨率32×32像素、经过对比度受限自适应直方图均衡化(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法增强的图像、分辨率为64×64像素图像、分辨率为128×128像素图像进行模型训练与识别.结果显示:1)经过CLAHE增强的图像在训练时效果较好,收敛速度快,准确性较高,但是经过训练的模型泛化性能差;2)图像分辨率64×64像素时,在收敛速度、准确性方面更优,识别准确度、精确度、召回率分别为0.9037、0.9143、0.8889,AUC为0.95;3)图像分辨率为128×128像素时,识别效果最差,图像分辨率的提高没有提高模型的识别准确率.
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