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基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F0.02、F0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。 相似文献
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针对传统鱼体头尾及腹背定向输送由人工操作完成,劳动强度大、生产效率低等问题,该研究探索了利用机器视觉技术结合输送装置实现鱼体头尾及腹背定向排列输送的方法。该研究以鲐鱼(Scomber japonicus)为研究对象,在对鱼体形态特征及物理特性检测的基础上,设计了鱼体提升装置、鱼体分离输送装置、鱼体头尾及腹背定向输送装置、鱼体返回输送装置、定向控制系统等部件组成鲐鱼鱼体定向排列输送装置;构建YOLOv5s目标检测模型对鲐鱼的头尾朝向和腹背朝向进行识别,并根据识别结果控制鱼体定向排列输送完成鲐鱼的头尾和腹背定向作业,检测模型在测试集上的精确率为99.76%,召回率为99.59%,平均检测精度值为99.5%;试制了鱼体定向排列输送装置样机,以单条鱼体提升成功率为评价指标,对不同输送速度下鱼体提升装置的输送效果进行试验;同时以鱼体的头尾定向成功率和腹背定向成功率作为评价指标,以鱼体提升装置输送速度、鱼体分离输送装置输送速度、鱼体头尾及腹背定向输送装置输送速度为试验因素,对鱼体定向排列输送装置的定向输送效果进行试验。试验结果表明：鱼体提升装置在不同输送速度下,都能有效实现鱼体单条分离并向上提升,且不存在鱼体重叠向上输送的情况;当鱼体提升装置输送速度为0.05 m/s、鱼体分离输送装置输送速度为0.45 m/s、鱼体头尾及腹背定向输送装置输送速度为0.60 m/s时,鲐鱼鱼体的头尾定向成功率平均为97.2%,腹背定向成功率平均为95.6%,鱼体定向输送速度可达15条/min。研究结果可为其他淡水鱼鱼体定向排列输送装置的研制提供参考。 相似文献
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