典型文献
计算机视觉在对虾养殖业的应用实践
文献摘要：
针对传统水产养殖业中养殖过程中容易受到养殖人员的个人经验从而导致养殖效率低下、能源损耗严重等问题,本文融合计算机视觉、人工智能、图像处理等技术,应用于对虾养殖业中并展开实践.首先在水下投放双目摄像机把拍取的对虾图像和视频上传至PC端,使用YOLOv5深度学习模型对虾体图像进行训练达到精准识别的效果,然后根据一系列的图像处理等步骤得到分割后的虾体图像,最后基于最小矩形法寻得最优测量点并根据双目视觉算法把二维坐标转换为三维坐标得到对虾的体长及平均生长率.该实践方法可运用到中小型的工厂化对虾养殖场和乡村对虾养殖基地,提高养殖效率,降低养殖成本.
文献关键词：
对虾养殖;YOLOv5;生长率
中图分类号：
作者姓名：
杨浩康;牛馨乐;何航宇
作者机构：
华北理工大学人工智能学院,河北 唐山 063210;华北理工大学以升创新教育基地,河北 唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]杨浩康;牛馨乐;何航宇-.计算机视觉在对虾养殖业的应用实践)[J].电子产品世界,2022(05):46-50
A类：
B类：
计算机视觉,对虾养殖,水产养殖业,养殖人员,个人经验,养殖效率,能源损耗,融合计算,投放,双目摄像,摄像机,YOLOv5,深度学习模型,练达,精准识别,形法,测量点,双目视觉,视觉算法,坐标转换,三维坐标,体长,生长率,实践方法,可运,中小型,工厂化,养殖场,养殖成本
AB值：
0.38242
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
