%0 Journal Article
%T 基于形状与纹理特征的鱼类摄食状态检测方法
%A 吝凯
%A 周超
%A 孙传恒
%A 杨信廷
%A 郭强
%A 陈明
%J 上海海洋大学学报
%D 2018
%R 10.12024/jsou.20170802112
%X 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
%K 摄食行为 形状和纹理特征 BP神经网络 精准投喂
%U http://www.shhydxxb.com/shhy/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170802112&flag=1