基于改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蝦苗自動(dòng)計(jì)數(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2022-07-29 18:40
蝦苗計(jì)數(shù)是蝦苗養(yǎng)殖與交易過程的重要環(huán)節(jié)。因蝦苗個(gè)體小、密度大、易失活等特點(diǎn),導(dǎo)致蝦苗出苗計(jì)數(shù)非常困難。提出了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的蝦苗自動(dòng)計(jì)數(shù)技術(shù),先將數(shù)據(jù)樣本中每個(gè)目標(biāo)對(duì)象用一個(gè)像素的點(diǎn)標(biāo)注獲取真實(shí)密度圖,再將訓(xùn)練樣本輸入到改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以便從圖像特征生成估計(jì)密度圖,最后由密度圖獲得整個(gè)視野中的蝦苗總數(shù)。為驗(yàn)證方法的有效性,以蝦苗場(chǎng)拍攝的蝦苗圖像做數(shù)據(jù)集并在不同模型上進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果顯示:與多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MCNN)、擁擠場(chǎng)景識(shí)別網(wǎng)絡(luò)(CSRNet)、上下文感知網(wǎng)絡(luò)(CAN)等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)相比,其平均絕對(duì)誤差可分別減少7.6、4.8、3.2。研究表明,該方法在均勻背光環(huán)境下能夠?qū)σ欢芏鹊奈r苗準(zhǔn)確估計(jì)其數(shù)量,符合蝦苗養(yǎng)殖業(yè)的計(jì)數(shù)要求。
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【部分圖文】:
蝦苗標(biāo)記圖像示例
VGGNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Pulsar candidate classification with deep convolutional neural networks[J]. Yuan-Chao Wang,Ming-Tao Li,Zhi-Chen Pan,Jian-Hua Zheng. Research in Astronomy and Astrophysics. 2019(09)
[2]基于改進(jìn)TV-L1模型的蝦苗計(jì)數(shù)方法[J]. 季玉瑤,魏偉波,趙增芳,楊振宇. 青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[3]基于條件生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法[J]. 陳文兵,管正雄,陳允杰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(11)
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)研究[J]. 袁燁,吳震宇,江先志. 成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化. 2017(02)
[5]基于改進(jìn)主成分分析和AdaBoost算法的運(yùn)動(dòng)蝦苗識(shí)別方法[J]. 劉世晶,王帥,陳軍,劉興國(guó),周海燕. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]應(yīng)用重量法計(jì)量出池日本對(duì)蝦蝦苗的研究[J]. 薛志寧,段吉旺. 河北漁業(yè). 2000(05)
[7]框格式魚(蝦)苗計(jì)數(shù)法[J]. 張康德. 農(nóng)村養(yǎng)殖技術(shù). 2000(03)
[8]蝦苗光電計(jì)數(shù)器在國(guó)內(nèi)首次研制成功[J]. 曹汝德. 中國(guó)水產(chǎn). 1988(03)
博士論文
[1]一種金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型:FEPA模型[D]. 張承釗.電子科技大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于密度函數(shù)估計(jì)的高密圖像目標(biāo)計(jì)數(shù)算法研究[D]. 張歌.安徽大學(xué) 2019
本文編號(hào):3666974
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【部分圖文】:
蝦苗標(biāo)記圖像示例
VGGNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Pulsar candidate classification with deep convolutional neural networks[J]. Yuan-Chao Wang,Ming-Tao Li,Zhi-Chen Pan,Jian-Hua Zheng. Research in Astronomy and Astrophysics. 2019(09)
[2]基于改進(jìn)TV-L1模型的蝦苗計(jì)數(shù)方法[J]. 季玉瑤,魏偉波,趙增芳,楊振宇. 青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[3]基于條件生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法[J]. 陳文兵,管正雄,陳允杰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(11)
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)研究[J]. 袁燁,吳震宇,江先志. 成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化. 2017(02)
[5]基于改進(jìn)主成分分析和AdaBoost算法的運(yùn)動(dòng)蝦苗識(shí)別方法[J]. 劉世晶,王帥,陳軍,劉興國(guó),周海燕. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]應(yīng)用重量法計(jì)量出池日本對(duì)蝦蝦苗的研究[J]. 薛志寧,段吉旺. 河北漁業(yè). 2000(05)
[7]框格式魚(蝦)苗計(jì)數(shù)法[J]. 張康德. 農(nóng)村養(yǎng)殖技術(shù). 2000(03)
[8]蝦苗光電計(jì)數(shù)器在國(guó)內(nèi)首次研制成功[J]. 曹汝德. 中國(guó)水產(chǎn). 1988(03)
博士論文
[1]一種金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型:FEPA模型[D]. 張承釗.電子科技大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于密度函數(shù)估計(jì)的高密圖像目標(biāo)計(jì)數(shù)算法研究[D]. 張歌.安徽大學(xué) 2019
本文編號(hào):3666974
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