【摘 要】
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为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行实时河蟹图像采集,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31571571);2017年省级重点研发专项(BE2017331);江苏省渔业科技类项目(Y2017-36);镇江市2017年度科技创新资金项目(重点研发计划-现代农业)(NY2017013);江苏省高校优势学科建设项目(PAPD);江苏省自然科学基金项目(BK20170536)
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为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行实时河蟹图像采集,针对水下光线衰减大、视野模糊等特点采用优化的Retinex算法提高图像对比度增强图像细节,最后修改基于深度卷积神经网络YOLO V3的输入输出并采用自建的数据集对其进行训练实现了对水下河蟹的高精度识别。实验所训练的YOLO V3模型在测试集上的平均精度均值达86.42%,对水下河蟹识别的准确率为96.65%,召回率为91.30%。实验对比了多种目标检测算法,仅有YOLO V3能够在识别准确率和识别速度上都达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速度为10.67 f/s领先于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。
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