基于机器视觉的水下鲆鲽鱼类质量估计

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为了更好地解决水下鲆鲽类等底栖鱼的质量估计问题,本研究获取了半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)在不同生长阶段的图像和质量数据,利用图像处理技术测量出鱼的面积,并将面积与质量进行数据拟合建立模型。结果表明面积与质量的相关性可达到0.9682,测试平均相对误差为6.17%。由于鱼的质量还受其他形状参数的影响,同时测量了等效椭圆长短轴比和圆形度因子,对面积、等效椭圆长短轴比和质量,面积、圆形度因子和质量分别进行三维拟合,质量估计的平均相对误差分别为5.50%、5.62%。通过验证表明,对水
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