知识贝壳
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所属栏目：水产和渔业
【日期】：2022-11-14
【关键词】：草鱼;流速;竖缝式鱼道;高斯混合模型;卷积神经网络
【摘要】：鱼道设计离不开鱼类行为特性的研究，智能监控是观测、记录和量化鱼类行为的主要手段，但由于鱼道紊动的水流环境对鱼体精确跟踪造成了困难。本研究提出一种适用于鱼道研究的鱼类游泳行为提取方法，通过高斯混合模型(GMM)和卷积神经网络模型(CNN)对鱼体图像语义分割，再根据鱼体像素计算上溯轨迹、游泳速度和摆尾幅度。方法的验证以草鱼为试验对象，分别进行基于UNet和SegNet的鱼体语义分割...