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摘要:
鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进行研究。利用Lucas-Kanade光流法得到目标鱼群的运动矢量,并对目标运动的行为特征进行统计,得到速度与转角这2个行为特征的联合直方图与联合概率分布。最后,在联合概率分布的基础上,基于标准互信息(normalized mutual information-NMI)和局部距离异常因子(local distance-based outlier factor-LDOF)2种方法对鱼群行为进行异常检测。试验结果表明,2种异常检测方法均达到99.5%以上的准确率。
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文献信息
篇名 基于光流法与特征统计的鱼群异常行为检测
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 水产养殖 鱼群检测 光流法 标准互信息(NMI) 局部距离异常因子(LDOF)
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 162-168
页数 7页 分类号 S-3|S9|TP391
字数 5575字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.02.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘鹰 中国科学院海洋研究所 90 1602 24.0 35.0
2 范良忠 浙江大学宁波理工学院 21 205 8.0 13.0
3 余心杰 浙江大学宁波理工学院 18 140 6.0 11.0
4 于欣 浙江大学宁波理工学院 21 82 4.0 8.0
5 卢焕达 浙江大学宁波理工学院 13 144 6.0 12.0
6 侯晓娇 浙江大学宁波理工学院 1 36 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
水产养殖
鱼群检测
光流法
标准互信息(NMI)
局部距离异常因子(LDOF)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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