典型文献
基于帧间光流特征和改进RNN的草鱼摄食状态分类
文献摘要：
针对鱼类连续摄食行为较难识别与量化的问题,提出一种基于帧间光流特征和改进递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)的草鱼摄食状态分类方法.首先利用偏振相机搭建户外池塘采样系统,采集不同偏振角度水面图像,并基于图像饱和度和亮度模型自动选择低反光角度图像,构建图像样本库;其次通过光流法提取帧间运动特征,并基于投饲机开关状态构建时间序列帧间特征样本集,然后利用样本集训练改进RNN分类网络.以上海市崇明区瑞钵水产养殖专业合作社的试验数据对该方法进行验证.结果表明,研究方法综合准确率为91％,召回率为92.2％,均优于传统的鱼类摄食行为识别方法.研究结果可为鱼类精准投喂技术研究提供参考.
文献关键词：
鱼类摄食;图像分类;光流法;RNN;偏振
中图分类号：
作者姓名：
刘世晶;涂雪滢;钱程;周捷;陈军
作者机构：
中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所, 上海 200092;上海市崇明区水产技术推广站, 上海 202150
文献出处：
引用格式：
[1]刘世晶;涂雪滢;钱程;周捷;陈军-.基于帧间光流特征和改进RNN的草鱼摄食状态分类)[J].水生生物学报,2022(06):914-921
A类：
B类：
RNN,草鱼,状态分类,摄食行为,递归神经网络,Recurrent,neural,network,分类方法,偏振相机,建户,户外,池塘,采样系统,偏振角,水面图像,图像饱和度,亮度,反光,建图,像样,样本库,光流法,间运,运动特征,投饲机,开关状态,序列帧,特征样本,样本集,集训,分类网络,崇明区,水产养殖专业合作社,召回率,鱼类摄食,行为识别,投喂,图像分类
AB值：
0.490774
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