典型文献
基于斑马鱼图像特征的鱼群检测算法
文献摘要：
计算机视觉方法越来越多地应用于斑马鱼的群体行为研究;但是,由于斑马鱼游动过程形体变化大,遮挡多,准确与鲁棒地检测出斑马鱼仍然是一件非常具有挑战性的问题.为了解决该问题,提出一种基于斑马鱼图像特征的鱼群检测算法.首先通过分析目标特性,提出使用鱼头和鱼尾替代全鱼的检测方法,解决了传统整鱼检测在鱼群交叉遮挡时失效的难题;然后基于斑马鱼图像特征自动构建训练集,避免了深度学习手动标注的费时费力问题.通过对实际斑马鱼视频进行处理验证,与现有的算法相比,本文提出的方法在标注率、召回率(recall,?R)与遮挡检测率(occlusion?detection?rate,?ODR)等性能指标上有更好的实验效果.其中,在标注性能方面,本文提出的自动标注方法在总标注率上达到87.40％;在训练集效果方面,本文自动标注算法结合人工校正在标注时间上相比于人工标注方法减少93.11％,均值平均精度(mean?average?precision,?mAP)达到79.80％?;在目标检测方面,在目标遮挡率为42.72％的情况下,本文检测算法能够获得82.0％的召回率及58.02％的遮挡检测率.
文献关键词：
自动标注;YOLOv4检测器;鱼群检测;斑马鱼图像特征
中图分类号：
作者姓名：
郭贵松;林彬;杨夏;张小虎
作者机构：
中山大学 航空航天学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]郭贵松;林彬;杨夏;张小虎-.基于斑马鱼图像特征的鱼群检测算法)[J].应用光学,2022(02):257-268
A类：
斑马鱼图像特征,鱼群检测
B类：
检测算法,计算机视觉,群体行为,游动,形体,目标特性,出使,鱼头,鱼尾,群交,征自,自动构建,训练集,费时费力,召回率,recall,遮挡检测,检测率,occlusion,detection,rate,ODR,实验效果,自动标注,标注方法,上达,均值平均精度,mean,average,precision,mAP,目标检测,YOLOv4,检测器
AB值：
0.293866
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