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刺参(Apostichopas japonicus Selenka)属于棘皮动物门、海参纲、木盾手目、刺参科、刺参属,列“海产八珍”之首,是被人们广泛认同的具有特殊滋补与营养保健多重功效的海产珍品。随着刺参消费量与市场售价的同步增长,拉动了刺参养殖业的迅猛发展,养参浪潮波及黄渤海沿岸,尤以山东、辽东半岛最为猛烈,初步形成了产业化发展的大格局。 相似文献
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暴雨对海参养殖环境的影响与应急对策 总被引:2,自引:0,他引:2
一、暴雨对海参养殖环境的影响
1.盐度骤降。养参池盐度在十几个小时内从30陡降到20以下,个别池塘被海水淹没盐度不足10。盐度下降速度快、降幅大,超出海参正常盐度适应范围,严重危及其生命。 相似文献
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随着海参养殖业快速发展,利用水下机器人代替人工作业的海参智能捕捞已成为发展趋势。浅海环境复杂,海参体色与环境区分性差、海参呈现半遮蔽状态等原因,导致目标识别准确率低下。此外由于景深运动,远端海参作为小目标常常未被识别成功。为解决上述问题,该研究提出一种基于改进SSD网络的海参目标检测算法。首先通过RFB(Receptive Field Block)模块扩大浅层特征感受野,利用膨胀卷积对特征图进行下采样,增加海参细节、位置等信息,并结合注意力机制,对不同深度特征进行强化,将计算得出的权重与原特征信息相乘以此获得特征图,使结果包含最具代表性的特征,也抑制无关特征。最后实现特征图融合,进一步提升水下海参的识别精度。以实际拍摄的视频进行测试验证,在网络结构层面上,对传统算法进行改进。试验结果表明,基于改进的SSD网络的海参目标检测算法的平均精度均值为95.63%,检测帧速为10.70帧/s,相较于传统的SSD算法,在平均精度均值提高3.85个百分点的同时检测帧速仅减少2.8帧/s。与Faster R-CNN算法和YOLOv4算法进行对比试验,该研究算法在平均精度均值指标上,分别比YOLOv4、Faster R-CNN算法提高4.19个百分点、1.74个百分点。在检测速度方面,该研究算法较YOLOv4、Faster R-CNN算法分别低4.6帧/s、高3.95帧/s,试验结果表明,综合考虑准确率与运行速度,改进后的SSD算法较适合进行海参智能捕捞任务。研究结果为海参智能捕捞提供参考。 相似文献
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1997年始,胶南市沿海渔民在所有具备建设条件的潮间带岩礁区,掀起一个高标准建设岩礁池,进行鱼、海参混养的热潮,短短的数年间,以倍数的速度发展。由于岩礁池建设费用高,为尽快收回成本,盲目超量放苗。据1997-1998年的不完全统计,每667m2放的海参苗多达1万多头、牙鲆苗3000余尾。 相似文献
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海参的几种养殖模式及技术要点 总被引:3,自引:0,他引:3
海参被誉为海中人参,随着人民生活水平的提高,海参的药用价值不断得到开发,海参的价格一路攀升,目前全世界海参的缺口近1万吨。近几年,人们因地制宜,采取不同的养殖方式养殖海参都取得成功,现将其方式及技术要点介绍如下。 相似文献