基于形状与纹理特征的鱼类摄食状态检测方法

• 作者: 吝凯 周超 孙传恒 杨信廷 郭强 陈明
• 来源期刊: 上海海洋大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 摄食行为 形状和纹理特征 BP神经网络 精准投喂
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 水产养殖
• 页码范围: 181-189
• 页数: 9页
• 分类号: S911
• 语种: 中文
• DOI: 10.12024/jsou.20170802112

摘要

在水产养殖中,检测鱼类的摄食状态对于投喂控制具有重要意义.以镜鲤为实验对象,提出了一种基于鱼群图像的形状及纹理特征和BP神经网络的鱼群摄食行为检测方法.首先,对采集到的图片进行背景减、灰度化、二值化等处理,得到图像形状与纹理信息,然后计算鱼群图像的形状参数和图像熵,最后利用BP神经网络建模,对鱼群的摄食状态进行检测识别.结果显示,本方法的正确识别率达到98.0％.与单一的基于纹理的检测方法相比,不仅可以把因水面抖动、水花等不利因素的干扰作为纹理的特有属性进行分析,而且考虑了图像的形状信息,提高了检测的准确性,可以用于指导水产养殖中的精准投喂控制.