獲取漁業(yè)養(yǎng)殖魚類生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的人工測(cè)量方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且影響魚的正常生長(zhǎng)。為了實(shí)現(xiàn)水下魚體信息動(dòng)態(tài)感知和快速無(wú)損檢測(cè),該研究提出立體視覺(jué)下動(dòng)態(tài)魚體尺寸測(cè)量方法。通過(guò)雙目立體視覺(jué)技術(shù)獲取三維信息,再通過(guò)Mask-RCNN(Mask Region Convolution Neural Network)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行魚體檢測(cè)與精細(xì)分割,最后生成魚表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),計(jì)算得到自由活動(dòng)下多條魚的外形尺寸。試驗(yàn)結(jié)果表明,長(zhǎng)度和寬度的平均相對(duì)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(jìn)行可視化管理、無(wú)接觸測(cè)量魚體尺寸的需要,可以為養(yǎng)殖過(guò)程中分級(jí)飼養(yǎng)和合理投餌提供參考依據(jù)。

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

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



本文編號(hào)：3992087