發(fā)布時(shí)間：2022-10-31 22:01

　　利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)池塘水下自由活蟹的形態(tài)位置和數(shù)量分布信息,是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)投餌船精準(zhǔn)變量投喂的關(guān)鍵。本文設(shè)計(jì)了一種基于聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)輕量型水下活蟹檢測(cè)器。首先,針對(duì)水下圖像模糊和色彩不均的特點(diǎn),以及稀疏分解后不同頻率圖像的信息組成特點(diǎn),分別進(jìn)行K-SVD降噪和Retinex色彩校正;然后,采用聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)寬度、深度和分辨率方式來(lái)協(xié)調(diào)精度和效率的輕量級(jí)Efficient Net作為主干網(wǎng)絡(luò);引入復(fù)合縮放因子,對(duì)堆疊兩層加權(quán)雙向特征金字塔結(jié)構(gòu)的高效融合特征網(wǎng)絡(luò)和堆疊三層卷積模塊的類(lèi)別/邊界框預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展,以構(gòu)建適用于有限資源的小型活蟹檢測(cè)器;最后,在類(lèi)別/邊界框預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中利用正交Softmax層替代完全連接的分類(lèi)層,確保檢測(cè)器可從小樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更多的區(qū)分特征,有效緩解小樣本檢測(cè)的過(guò)擬合問(wèn)題。采用自建的20 625幅數(shù)據(jù)樣本對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)驗(yàn)表明,降噪、校正后的圖像顏色均衡,且清晰度高,檢測(cè)的平均交并比Iou提高近8個(gè)百分點(diǎn)。檢測(cè)模型Efficient Net-Det0存儲(chǔ)內(nèi)存僅需15 MB,便可實(shí)現(xiàn)查準(zhǔn)率96.21%和查全率94.86%,單幅圖像檢測(cè)延遲... 

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 視頻采集
    1.2 數(shù)據(jù)集的制作與使用
    1.3 活蟹檢測(cè)器系統(tǒng)概述
2 圖像降噪與色彩校正
3 兩階段聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展的活蟹檢測(cè)
    3.1 基于聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展的輕量級(jí)Efficient Net主干網(wǎng)絡(luò)
    3.2 二次聯(lián)動(dòng)擴(kuò)展優(yōu)化的小型檢測(cè)器
4 實(shí)驗(yàn)
    4.1 活蟹檢測(cè)器訓(xùn)練與測(cè)試
    4.2 圖像降噪與顏色校正效果分析
    4.3 檢測(cè)器可靠性分析
    4.4 檢測(cè)器實(shí)用性分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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