基于联动扩展神经网络的水下自由活蟹检测器研究

发布时间：2022-10-31 22:01

　　利用机器视觉技术检测池塘水下自由活蟹的形态位置和数量分布信息,是实现自动投饵船精准变量投喂的关键。本文设计了一种基于联动扩展卷积神经网络的实时轻量型水下活蟹检测器。首先,针对水下图像模糊和色彩不均的特点,以及稀疏分解后不同频率图像的信息组成特点,分别进行K-SVD降噪和Retinex色彩校正;然后,采用联动扩展网络宽度、深度和分辨率方式来协调精度和效率的轻量级Efficient Net作为主干网络;引入复合缩放因子,对堆叠两层加权双向特征金字塔结构的高效融合特征网络和堆叠三层卷积模块的类别/边界框预测网络进行全局联动扩展,以构建适用于有限资源的小型活蟹检测器;最后,在类别/边界框预测网络中利用正交Softmax层替代完全连接的分类层,确保检测器可从小样本数据中学习更多的区分特征,有效缓解小样本检测的过拟合问题。采用自建的20 625幅数据样本对检测模型进行训练和测试,实验表明,降噪、校正后的图像颜色均衡,且清晰度高,检测的平均交并比Iou提高近8个百分点。检测模型Efficient Net-Det0存储内存仅需15 MB,便可实现查准率96.21%和查全率94.86%,单幅图像检测延迟... 

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
0 引言
1 材料与方法
    1.1 视频采集
    1.2 数据集的制作与使用
    1.3 活蟹检测器系统概述
2 图像降噪与色彩校正
3 两阶段联动扩展的活蟹检测
    3.1 基于联动扩展的轻量级Efficient Net主干网络
    3.2 二次联动扩展优化的小型检测器
4 实验
    4.1 活蟹检测器训练与测试
    4.2 图像降噪与颜色校正效果分析
    4.3 检测器可靠性分析
    4.4 检测器实用性分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
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[2]多目标鱼体对象提议检测算法研究[J]. 孙龙清,刘婷,陈帅华,吴雨寒.  农业机械学报. 2019(12)
[3]基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别[J]. 李丹,张凯锋,李行健,陈一飞,李振波,蒲东.  农业机械学报. 2019(S1)
[4]基于机器视觉的水下河蟹识别方法[J]. 赵德安,刘晓洋,孙月平,吴任迪,洪剑青,阮承治.  农业机械学报. 2019(03)
[5]2018河蟹养殖产业现状及标准浅析[J]. 宋迁红,赵永锋.  科学养鱼. 2018(10)
[6]水产养殖水下作业机器人关键技术研究进展[J]. 李道亮,包建华.  农业工程学报. 2018(16)
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[8]河蟹养殖全覆盖自动均匀投饲的轨迹规划与试验[J]. 孙月平,赵德安,洪剑青,张军,李发忠,罗吉.  农业工程学报. 2016(18)
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本文编号：3699797