采用机器视觉和傅里叶频谱特征的循环水养殖鱼类摄食状态判别

为精准判别工厂化循环水养殖池中鱼类摄食行为动态,实现精准投喂,该研究提出一种基于傅里叶频谱特征提取并通过支持向量机分类的鱼类摄食行为判断方法。首先,对采集到的工厂化循环水养殖池中鱼群的摄食影像作水花前景提取,并从空域转化至频域;然后,在频域内构建环形滤波器,通过频谱滤波确定特征向量提取范围（更明显表征图像灰度变化剧烈程度的频谱区域）,并提取区间内幅值,以此表征鱼类摄食欲望的强弱,从而可以实现鱼类摄食行为的判断。统计每一区间所得幅值样本之和并以此构建特征向量集,并将所得特征向量训练支持向量机。结果表明,该研究所提出的方法在工厂化养殖鱼类摄食行为判断方面具有很好的效果,判断准确率可达99.24%,研究结果能以极高准确率判断鱼类摄食行为,为指导精确投喂提供科学依据。