【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河蟹图像实时采集,
【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河蟹图像实时采集,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,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在识别准确率和识别速率上均达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速率为10. 67 f/s,优于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。
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