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随着机器学习、计算机视觉等技术的发展,卷积神经网络(CNN)越来越多地应用于图像识别领域,但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏,难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象,采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式,构建了供鱼种分类的基础图片数据集,针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题,采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理,并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理,完成了7 993个样本的图像采集与归纳;在权值共享和局部连接的基础上,构建了一个用于鱼类识别的CNN模型,采用ReLU函数作为激活函数,通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示,所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加,CNN模型的性能也逐步提高,迭代1 000次达到最佳,模型的准确率为96.56%。该模型采用监督学习的机器学习方式,基于CNN模型,实现了5种常见鱼类的鱼种分类,具有较高的识别精度和良好的稳定性,为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。 相似文献
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为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。 相似文献
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基于鱼体背部弯曲潜能算法的四种主养鱼类识别 总被引：1，自引：0，他引：1
以四种主养淡水鱼鲫(Carassius auratus)、草鱼(Ctenopharyngodon idellus)、团头鲂(Megalobrama amblycephala)、鲤(Cyprinus carpio)为例,提出一种基于图像处理技术的鱼种类自动识别方法。首先通过鱼体信息采集系统获取待识别鱼体图像,并对其进行灰度化与二值化,得到鱼体轮廓信息;然后采用邻域边界算法对鱼体的轮廓进行提取,根据轮廓曲线建立鱼体背部轮廓数学模型;最后根据轮廓模型,采用鱼体背部弯曲潜能算法对不同种类鱼体样本的背部弯曲潜能值进行计算和聚类统计,得到不同鱼类样本的背部弯曲潜能值分布区间,从而通过比对待识别鱼体背部弯曲潜能值的区间实现对不同鱼类的自动识别。对四种主养鱼类的实验测试结果表明,对团头鲂的识别精度可以达到100%,对鲫、鲤和草鱼的识别精度达到96%,基本上能准确实现四种鱼体的分类识别,具有较好的实际应用价值。 相似文献
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海州湾海域鱼类分类多样性的时空变化及其与环境因子的关系 总被引：10，自引：6，他引：4
根据2011年3—12月在海州湾海域进行的5个航次的渔业资源综合调查,并结合相关的历史资料,研究海州湾海域鱼类分类多样性及其时空变化,并通过构建 GAM 模型分析平均分类差异指数(Δ+)和分类差异变异指数(Λ+)与环境因子之间的关系.结果表明,海州湾共有鱼类96种,隶属于2纲13目44科71属,其中Δ+的理论平均值为79.5,而Λ+的理论平均值为200.6.两个分类多样性指数均呈现明显的季节和空间变化,这可能与海州湾海域鱼类的季节性洄游和环境因子的差异有关.通过 GAM 模型分析发现,水深和底层溶氧对Δ+具有显著影响,而水深、底层溶氧、底层水温和月份则是影响Λ+的关键环境因子.通过比较中国近海不同纬度海域之间的鱼类分类多样性指数,发现Δ+和Λ+均呈现出“北高南低”的变化趋势,说明纬度变化对鱼类分类多样性的空间分布格局具有重要影响. 相似文献
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针对传统深度学习鱼类识别方法正确率较低、模型训练过程中参数不能够自适应确定的问题，提出了一种基于迁移学习(Transfer Learning, TL)的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)改进ShuffleNet鱼类识别方法。以20种鱼类为对象，采用粒子群算法将模型的损失函数作为适应度函数，对批处理大小和学习率两个超参数进行优化，并利用迁移学习方式进行训练，构建了TL-PSO-ShuffleNet模型。结果显示：该方法与AlexNet、MobileNet、ShuffleNet模型相比，识别正确率分别提高了57.89%、30.43%、23.28%。本研究提出的鱼类识别方法具有正确率较高、参数设定具备自适应性等特点，为鱼类自动化识别研究提供了参考和借鉴。 相似文献
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人工鱼礁区的增殖鱼类资源效果初步研究 总被引：4，自引：0，他引：4
2009年春季采用地笼网分别对山东省西港小石岛、牟平养马岛、威海寻山和日照前三岛附近人工鱼礁区及对照区的鱼类资源进行调查.结果表明,人工鱼礁区的鱼类种类数比对照区增加了1.8倍,平均数量和平均质量分别比对照区增加了3.5倍和1.9倍.人工鱼礁区的主要优势种为岩礁性鱼类大泷六线鱼和许氏平鲉.人工鱼礁区鱼类资源的物种丰富度指数、物种多样性指数和物种均匀度指数的均值分别大于对照区相应生态指数数值.人工鱼礁的建设可以增加鱼类资源的种类、数量及鱼类群落的丰富度和多样性. 相似文献
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针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。 相似文献
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针对传统理化方法分析水质污染情况耗时耗力等问题,提出一种基于鱼类异常行为识别的水质监测方法。以红色斑马鱼(red zebrafish)为研究对象,利用计算机视觉技术,首先对斑马鱼图像进行预处理,利用灰度共生矩阵获取鱼群纹理特征;然后通过Lucas-Kanade光流法计算鱼群的运动信息熵,并对获取的纹理特征和信息熵进行归一化处理;最后采用轻量化梯度促进机(LightGBM)对鱼类异常行为进行检测,与深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)检测效果对比。结果显示:利用LightGBM对鱼类异常行为进行检测,准确率为98.5%,与其他模型对比分别提高0.5%和25.3%。研究表明,基于LightGBM模型的鱼类异常行为检测方法相比其他模型能更准确地识别鱼类非正常游动。该模型适用于自动水质监测。 相似文献
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针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题,提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先,选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型,用于提取鱼类背部关键点的特征,为了增强EfficientNet-B0的表征能力,在网络模型中引入了改进的CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,将CBAM中的空间注意力模块和通道注意力模块从原来的串行连接方式改为并行连接,以解决两种注意力模块之间因串行连接而导致的互相干扰问题。其次,基于MSE(Mean Squared Error)损失函数提出了一种分段式损失函数H＿MSE用于模型的训练,分段式损失函数H＿MSE相对于传统的损失函数具有较强的鲁棒性,其在处理数据中的异常值时能表现出较低的敏感性。最后,采用了半监督学习方法对关键点进行自动标记来减少人工标记数据时产生的误差。结果显示：相比于DeepLabCut原始算法,识别误差RMSE(Root Mean Squared Error)平均... 相似文献
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为解决渔业养殖及转运自动计数要求，提出一种基于机器视觉的鱼类识别算法设计与程序编制，以证明使用数字图像识别分类技术的尺度不变特征变换SIFT及加速稳健特征SURF算法等可有效地检测与标注鱼类图像特征点。采用快速近邻匹配FLANN匹配算法测试了基于图像特征的鱼类旋转和泛化目标检测，得出SURF特征对个体检测效果好、SIFT特征对泛化目标检测效果优的结果。考察FLANN图像匹配碎片化特性、结合图像信息区域聚集实际、借鉴模板检测方法，设计了图像分割扫描及特征匹配的模板检测算法，并使用最大稳定极值区域MSER方法对识别结果进行冗余排除，达到能正确识别多目标鱼类的算法预设目标。研究发现，该算法及软件能成功识别图片中的多个鱼类目标，测试效果好，有较强的实用意义。 相似文献
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基于计算机视觉技术的水产养殖中鱼类行为识别与量化研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
鱼类行为与水体环境密切相关,是鱼类生活状况的直接体现,可以通过分析鱼类行为进行更为精准的养殖管理和操作。计算机视觉技术为鱼类行为识别和量化提供了一种非入侵式且稳定性较好的方法,已逐渐广泛用于鱼类行为研究。本文介绍了计算机视觉技术的技术流程,包括图像采集、预处理、运动目标检测与跟踪,并对各个流程进行分类;综述了计算机视觉技术在鱼类游泳、摄食和体色变化等行为识别、量化研究的现状;分析了计算机视觉技术在鱼类行为识别、量化方面的难点及存在的问题,以期为计算机视觉技术在水产养殖监测领域的发展提供参考依据。 相似文献
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中国鲷科鱼类分类和系统发育研究进展 总被引：7，自引：0，他引：7
鲷科(Sparidae)隶属于硬骨鱼纲(Osteichthyes),鲈形目(Perciformes),鲈亚目(Percoidei).目前已报道世界有34属133种,广泛分布于大西洋、印度洋和太平洋的温带至热带水域,在世界海洋渔业中占有重要地位.虽然此类群系统学研究已有250多年历史,但是在亚科、属、种(亚种)等不同分类阶元上仍然存在颇多争议和疑问,有必要对其进行深人研究.本文总结了近百年来有关鲷科鱼类的分类和系统发育研究的文献资料,厘定了中国鲷科鱼类的有效物种和种名,修订了过去文献中出现的主要同物异名和错误的命名种,初步确认中国鲷科鱼类现有7属18种(或亚种);在探讨鲷科鱼类分类地位的基础上,指出了当前中国鲷科鱼类系统分类研究中存在的问题,展望了今后研究的方向,旨在为深入研究M科鱼类以合理保护和利用其资源提供参考依据. 相似文献
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应用RAPD技术分析雅砻江5种裂腹鱼类的亲缘关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用随机扩增多态DNA(RAPD)技术对雅砻江流域的2属5种(亚种)裂腹鱼类的亲缘关系进行了初步分析.采用筛选确定的20个扩增效果好的引物进行扩增,检测出214个位点.遗传距离和用UPG-MA法聚类得到的聚类图反映的5种裂腹鱼类的亲缘关系,与形态学分类方法所得结果基本一致.说明RAPD技术可有效用于这几种裂腹鱼类亲缘关系的研究. 相似文献
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鲿科鱼类是一类高度多样化的类群,一些具有高度相似特征的物种难以通过形态进行识别,系统分类关系混乱,因此,选择一种更为有效、便捷的鱼类鉴定和分类方法十分必要。对5属36种共214条鲿科鱼类线粒体COⅠ基因序列进行分析,结果表明:36种鲿科鱼类的种内和种间平均遗传距离分别为0.016和0.158,种间平均遗传距离是种内平均遗传距离的9.875倍;大多数鲿科鱼类的种内遗传距离小于种间遗传距离,在种内、种间重叠较少,能形成的一定的DNA条形码间隙。ABGD结果将36个物种定义为25个运算分类单元,运算分类单元的划分与距离法结果大体一致,种间遗传距离较小的物种被划分为同一个运算分类单元,种内遗传距离较大的物种分化为多个运算分类单元。聚类树结果显示:黄颡鱼属、拟鲿属和■属的鱼类聚成一大支;鳠属和半鲿属中各有1个物种聚类到对方的分支中,这两属之间存在不完全的谱系分选。在本研究中,DNA条形码在大部分鲿科鱼类中能进行有效的鉴定,但对一些近缘种,条形码鉴定存在局限性,同时,COⅠ条形码也阐明了鲿科鱼类的系统进化关系,可为鲿科物种的系统分类提供科学依据。 相似文献
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为了验证 DNA 条形码在鲹科(Carangidae)鱼类物种鉴定和系统分类中的适用性, 本研究自测 6 属 7 种 17 条序列, 同时筛选了 BOLD 数据库中的有效序列, 共获得 25 属 95 种 273 条鲹科鱼类 DNA 条形码序列, 通过 BLAST 比对、遗传距离和系统关系树, 构建了鲹科鱼类的 DNA 条形码分类系统。结果表明: (1)鲹科鱼类属间、种间、属内种间和种内三级分类单元遗传距离的平均水平分别为 0.186、0.169、0.090 和 0.008, 种间平均遗传距离是种内平均遗传距离的 21 倍, 可见 DNA 条形码适用于鲹科鱼类分类鉴定; (2)运用 DNA 条形码技术可以识别出形态鉴定有误的物种, 表明 DNA 条形码可以弥补传统形态学鉴定的局限性, 可对鲹科鱼类形态学分类结果进行精准修正; (3)鲹科鱼类 DNA 条形码分析表明, BOLD 数据库中仍存在一定的“同种异名”和“异种同名”现象, 建议使用该数据库信息时应严格评估信息的准确性; (4)鲹科鱼类系统发生关系研究对物种的分类地位提出了新的见解, 即拟鲳鲹 (Parona signata)和镰鳍波线鲹(Lichia amia)亲缘关系较近, 支持将二者均归为鲳鲹亚科(Trachinotinae)。本研究旨在为丰富鲹科鱼类 DNA 条形码数据, 完善鲹科 DNA 条形码分类系统, 并为鲹科鱼类物种鉴定和系统分类提供分子证据。 相似文献
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李仙江鱼类资源的现状与保护对策 总被引：4，自引：0，他引：4
2003年5月～2008年4月,对李仙江的鱼类资源进行了调查.共采集鱼类标本7 195号.结合历史记录,李仙江共记录鱼类64种(亚种),分属于6目14科43属,其中6种为外来种.李仙江鱼类区系中种类最多的是鲤形目的鲤科,共24属31种;其次为鲤形目爬鳅科和鲇形目鮡科,各为4属7种.近年考察数据显示,李仙江土著鱼类资源呈下降趋势.为保护李仙江土著鱼类资源,应建立鱼类自然保护区和鱼类人工增殖放流站,加强李仙江流域环境保护、生物多样性监测和渔业管理. 相似文献
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分子生物学技术，近几年来已在鱼类分类学上开始应用，受到国内外鱼类学分类学家的重视。过去鱼类分类学研究一般采用形态学分类法，此方法简单直观，易于掌握。研究个体差异较小时，按照形态结构进行分类，易造成分类学上的错误。随着分子生物学技术的发展，在鱼类分类研究中也逐步得到广泛应用。用分子生物学技术进行鱼类分类，概括为以下几种： 相似文献
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近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。 相似文献