基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统设计与实现

针对传统的鱼类行为观察方法的缺点,提出了一种基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统的设计与实现方法.系统利用摄像设备对鱼的行为进行24小时监控,通过监测鱼类体色与游动速度(加速度)的变化,自动发现由于应激或疾病等引起的行为异常.该文设计的方法对水产养殖业实施水产生物的自动化监测具有一定的借鉴意义.     

计算机视觉技术在鱼类应激状态监测中应用研究

从行为参数的量化方法、应激状态下的行为变化两方面介绍了计算机视觉技术在鱼类应激状态监测方面的研究进展,并提出了进一步研究的方向是实际应用过程中量化鱼行为的新方法研究,以及根据鱼在不同条件下行为参数的变化特点,结合统计方法和人工智能算法建立自动判断应激的方法。     

养殖鱼类摄食行为的特征提取研究与应用进展

为解决养殖过程中饲料浪费和水质污染的问题,鱼类摄食行为的研究一直受到广大研究者的重视.量化鱼类摄食行为,提取可用摄食参数,构建精确的摄食模型是优化投喂策略的有效途径.总结了摄食过程中主要觅食感觉器官、捕食量化指标和摄入声信号特征.综述了养殖期间影响摄食行为的环境因素.对比分析了两种监测技术的研究进展及优缺点,即基于可见...     

基于深度学习的鱼类跟踪技术研究进展

近年来,水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速,对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪,存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题,限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先,介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和4种深度学习鱼类追踪方法,分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次,介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。接着,介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用,并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等3个方面,探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后,对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为：基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性,为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案,该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用,为相关领域提供更多的数据和支持。     

计算机监控技术在水产养殖中的应用

针对不同的监控目标,选用不同的监控手段,可以保证对水质的各项参数进行长期、连续、及时的监测;采用无线通信技术可以跨越空间的障碍,实现远程监测;采用计算机视觉图像技术可以更多的获取鱼类生物量信息,为水产养殖的科学化管理提供有效的方法。     

基于卷积神经网络的养殖鱼类品种识别模型

随着机器学习、计算机视觉等技术的发展,卷积神经网络(CNN)越来越多地应用于图像识别领域,但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏,难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象,采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式,构建了供鱼种分类的基础图片数据集,针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题,采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理,并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理,完成了7 993个样本的图像采集与归纳;在权值共享和局部连接的基础上,构建了一个用于鱼类识别的CNN模型,采用ReLU函数作为激活函数,通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示,所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加,CNN模型的性能也逐步提高,迭代1 000次达到最佳,模型的准确率为96.56%。该模型采用监督学习的机器学习方式,基于CNN模型,实现了5种常见鱼类的鱼种分类,具有较高的识别精度和良好的稳定性,为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。     

基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望

为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。     

淡水养殖中水生植物对水产鱼类的作用研究进展

长期以来,淡水渔业(包括淡水捕捞和淡水养殖)在我国乃至全球渔业(淡/海水捕捞和淡/海水养殖)中有着举足轻重的地位,其产量可达全球渔业总产量32％以上,其中淡水养殖在淡水渔业中占主导地位(78％以上),而鱼类养殖为淡水养殖的主要内容,占淡水养殖总产量的 92 .5％[1-3].随着经济不断发展,人们物质和精神生活不断提升...     

基于线性调频(LFM)信号的单体鱼类目标回波识别与性能分析

在估计鱼类目标强度时,需要选择单体的回波信号进行计算.窄带信号下回波的相位标准差是单体检测的关键指标,但对于宽带信号相邻两点的相位差是时变的,无法将回波相位标准差作为单体信号的判定依据.本研究对线性调频宽带信号下的单体识别方法和性能进行了分析和仿真,并对该方法在消声水池内进行了测试和验证.结果显示:相比窄带信号,宽带信...     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

基于机器视觉的点带石斑鱼异常行为识别方法研究

应用机器视觉技术对点带石斑鱼(Epinephelus malabaricus)异常行为进行识别并及时报警有助于提高点带石斑鱼存活率,减少养殖过程中人力损耗。在养殖水体中氨氮、温度、p H等不变的条件下,通过人工调节水体溶氧浓度以获取点带石斑鱼正常与异常状态下的图像,对采集到的图像使用前景提取、二值化、开运算、中值滤波等方法进行处理后,选取正常状态与异常状态下2张图像进行差分运算,以得到2种状态下鱼口面积差图。利用鱼眼形状获取鱼眼中心坐标,由此剪裁出只包含鱼口的目标图像。根据鱼口面积判断鱼口张、闭状态与时长,若鱼口持续张开2 min,视为鱼类出现异常行为并进行报警。利用50条大小相近的点带石斑鱼对实验方法进行验证,结果表明,实验方法能有效识别点带石斑鱼的异常行为。该方法的提出有利于提高水产养殖效益,促进水产养殖现代化发展。     

环境丰容技术在鱼类增养殖中的应用研究进展

近年来,在野生渔业资源持续衰退、水产 养殖规模不断扩大、人们对鱼类福利关注度不断提升等的背景下,环境丰容作为一种全新的技术手段在水产领域受到广泛关注,被认为在野化放流鱼类行为、增加养殖鱼类产量、提升圈养鱼类福利等诸多方面均具有较大的应用潜力。环境丰容是指在增养殖生产中,采用适当方式向圈养或自然水体引入新的环境刺激,提高其异质性和复杂性,从而实现提升鱼类产量、提高鱼类福利、控制鱼类行为、改善鱼类生理目标的环境优化方式。总体来看,国际上围绕环境丰容技术的相关研究结果层出不穷,理论体系不断完善,但国内水产领域的相关研究尚处于起步阶段。本文在简要介绍环境丰容概念和分类基础上,聚焦目前最受关注的物理丰容方式,评述了物理丰容对鱼类打斗行为、生理应激、代谢生长等重要性状和放流后的适应性行为、个体适合度等增殖性状的影响,重点分析了引发研究结果差异的可能原因及其潜在神经可塑性机理,最后探讨了本领域以往研究的不足及今后的研究方向,旨在为我国开展该方面研究提供借鉴,为增养殖苗种高效健康培育与放流鱼类野化训练提供参考。     

基于计算机视觉的鱼苗自动计数系统研究

为了在鱼苗的饲养、运输和销售过程中对一定数量或批量的幼苗进行精确计数,提出了一种基于计算机视觉的鱼苗自动计数系统。利用流体力学中伯努利原理(Bernoulli principle)设计了一个稳定流速的稳流水箱,使鱼苗和水一起以平稳恒定的速度流过过流计数箱体的拍摄区;使用电荷耦合元件(CCD)高速摄像头以与水流速度成比例的帧速采集图像,并传送给计算机进行图像处理;对图像进行阈值分割和目标提取后,计算出每帧图像中不重叠区域的幼苗数量,累加求得幼苗总量。结果表明,该系统计数的相对误差在15%以内,具有较高的精度。该研究不仅解决了目标粘连、连续计数和重复计数的问题,还可推广到虾苗、蟹苗等生物幼苗计数,具有通用性强、可行性好、推广范围大的特点。     

An automatic counting system for transparent pelagic fish eggs based on computer vision

Alive eggs of marine species with pelagic eggs float, while dead eggs usually sink. A non-invasive method for counting the number of floating eggs therefore gives the possibility to track survival throughout experiments. In this paper we present an automatic image analysis method for counting live pelagic eggs of marine fish. Pelagic fish eggs are typically transparent and difficult to detect in images. Current image analysis methods for counting pelagic fish eggs are therefore done on eggs transfixed in a polymer to create contrast between the eggs and the background. This kills the eggs. The main advantage of the presented method is that it is non-invasive and only requires a minimum of handling of the eggs. As case studies we collected images of Atlantic haddock (Melanogrammus aeglefinus) and Atlantic cod (Gadus morhua) eggs. The eggs in the images were manually counted for verification of the methodology. The average counting error of false positives was 6% and the average counting error of false negatives was 2%. This demonstrates that the method is objective and accurate.     

基于计算机视觉的卵形鲳鲹眼部特征检测方法研究

鱼形态特征检测作为渔业信息化的一个重要课题,有着广泛地应用前景。现有的鱼眼特征检测主要依靠人工,操作复杂、效率低下、结果主观性强。因此提出一种基于图像处理及最小二乘椭圆拟合的鱼眼检测方法,首先在养殖场采集实验鱼例图像,再对鱼眼瞳孔和虹膜区域进行图像预处理,最后分别对鱼眼的瞳孔/虹膜轮廓进行椭圆拟合。实验结果显示,鱼眼瞳孔检测平均耗时325.96 ms,虹膜检测平均耗时364.57 ms,两者检测误差分别为7.247(1±11.82%)mm和12.179(1±14.05%)mm。研究表明,采用该方法不仅可以解决人工测量操作繁琐、主观性强等问题,而且能够避免测量过程耗时过长,为鱼眼的大批量非接触式测量提供了新途径。     

腌腊鱼加工技术及质量安全研究进展

腌腊鱼是中国传统水产加工制品,其风味独特、营养丰富,深受消费者喜爱.目前,腌腊鱼加工方式以手工作坊式为主,机械化、自动化生产程度低,同时腌腊鱼的质量安全问题也受到消费者广泛关注.文章对近年来国内外腌腊鱼加工技术的研究现状及质量安全等方面内容进行了综述,并对腌腊鱼加工技术和质量安全的未来发展趋势进行展望,旨在为腌腊鱼加工...     

鱼松片加工工艺优化及成型设备研究

以风干鲢鱼为原料,开发了鱼松片加工工艺:经高压蒸煮、打击成绒、压制成型、干燥等工序后,制成即食型的方便食品鱼松片.通过正交试验以感官品质评定为指标,得到了鱼松片成型的最优工艺:糕粉添加量为20％,成型压力为3 MPa,保压时间为20 s.为满足工艺条件和工业化生产的需要,设计了自动化程度高的鱼松片成型机,介绍了其基本结构、工作原理及主要技术参数.     

A computer vision system to analyse the swimming behaviour of farmed fish in commercial aquaculture facilities: A case study using cage-held Atlantic salmon

Knowledge of fish behaviour plays an important role in aquaculture farm management. Video systems are the most common and cost-effective way of observing behaviours in commercial aquaculture operations. However long term observation is not feasible due to a limited ability to analyse footage manually. This paper describes preliminary findings obtained via computer vision software that was developed to automatically analyse fish movement and behaviours in aquaculture sea cages. Results show that the system is capable of detecting fish shapes in video recordings and from these shapes quantifying changes in swimming speed and direction continuously throughout the day. Also variations between days were detected and these may have been associated with the daily shift in the tidal cycle. The system has the potential to act as an alarm to farm operators, informing them about unusual fish behaviours on a continuous, real-time basis. It also has potential to assist in the evaluation of fish welfare.     

Impact of aquaculture feed technology on fish income and poverty in Kenya

ABSTRACT

The impacts of improved agricultural technologies on smallholder households in Africa are well documented in the literature. However, the literature on the welfare impacts of aquaculture technologies, especially in the context of smallholder households, is very scanty. This paper applies the propensity score matching technique to household survey data to examine the impact of improved feed technology on fish income and poverty in Kenya. After controlling for observable household characteristics, the results indicate that improved feed technology increases aquaculture income and reduces poverty among fish farming households. Specifically, the income effect of the technology is 23–37%, with resultant poverty reduction effect of 19–23% points. Evidence from the study indicates that the likelihood of adopting improved feed in Kenya will surge with improved extension service delivery, access to government subsidized feed, and easy market access for purchasing improved feed and sale of mature fish.