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基于YOLOX的鱼苗检测与计数
文献摘要：
传统的水产养殖中鱼苗计数是要靠人工计数的,花费人工力度较大,且也容易受人为因素影响,会对鱼苗产生应激和物理伤害,高效、生态、精准、智能的水产养殖是我国水产养殖业未来发展的必经之路.本文使用摄像头实时采集鱼苗图像,利用YOLOX研究了鱼苗检测与计数方法.在水箱中鱼苗数量较大时,YOLOX鱼苗检测的准确率和召回率达到了96.99％和97.38％,比YOLOv3分别高出1.19％和5.38％.通过本文的方法判断实际鱼苗数,有效降低了人工计数中存在的准确率低、效率低、误差不定等特点,具有很好的实用价值和应用前景.
文献关键词：
鱼苗计数;目标检测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
黎袁富;杜家豪;莫家浩;薛月菊
作者机构：
华南农业大学数学与信息学院,广东,广州,510642;华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广东,广州,510642
文献出处：
引用格式：
[1]黎袁富;杜家豪;莫家浩;薛月菊-.基于YOLOX的鱼苗检测与计数)[J].电子元器件与信息技术,2022(05):192-194
A类：
鱼苗计数
B类：
YOLOX,花费,工力,人为因素,水产养殖业,必经之路,摄像头,实时采集,集鱼,水箱,召回率,YOLOv3,不定,目标检测
AB值：
0.248338
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