獲取漁業(yè)養(yǎng)殖魚類生長態(tài)勢的人工測量方法費時費力,且影響魚的正常生長。為了實現(xiàn)水下魚體信息動態(tài)感知和快速無損檢測,該研究提出立體視覺下動態(tài)魚體尺寸測量方法。通過雙目立體視覺技術(shù)獲取三維信息,再通過Mask-RCNN(Mask Region Convolution Neural Network)網(wǎng)絡(luò)進行魚體檢測與精細(xì)分割,最后生成魚表面的三維點云數(shù)據(jù),計算得到自由活動下多條魚的外形尺寸。試驗結(jié)果表明,長度和寬度的平均相對誤差分別在4.7%和9.2%左右。該研究滿足了水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境下進行可視化管理、無接觸測量魚體尺寸的需要,可以為養(yǎng)殖過程中分級飼養(yǎng)和合理投餌提供參考依據(jù)。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 試驗材料與系統(tǒng)搭建
    1.2 立體視覺下動態(tài)魚體尺寸測量方法
        1.2.1 三維重建
        1.2.2 檢測與分割
        1.2.3 三維點云處理
2 結(jié)果與分析
3 結(jié)論



本文編號：3992087