期刊文章详细信息
基于机器视觉的水下鲆鲽鱼类质量估计 ( EI收录)
Weight estimation of underwater Cynoglossus semilaevis based on machine vision
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]宁波大学信息科学与工程学院,宁波315211 [2]天津市海发珍品实业发展有限公司,天津300452 [3]中盐制盐工程技术研究院,天津300450
基 金:浙江省重大科技攻关专项计划项目(2011C11049);宁波市自然科学基金项目(2010A610005)
年 份:2012
卷 号:28
期 号:16
起止页码:153-157
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20124415631007)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:为了更好地解决水下鲆鲽类等底栖鱼的质量估计问题,本研究获取了半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)在不同生长阶段的图像和质量数据,利用图像处理技术测量出鱼的面积,并将面积与质量进行数据拟合建立模型。结果表明面积与质量的相关性可达到0.9682,测试平均相对误差为6.17%。由于鱼的质量还受其他形状参数的影响,同时测量了等效椭圆长短轴比和圆形度因子,对面积、等效椭圆长短轴比和质量,面积、圆形度因子和质量分别进行三维拟合,质量估计的平均相对误差分别为5.50%、5.62%。通过验证表明,对水底鱼拍摄的图像经过水底模板校准后的处理结果,与水外面拍摄处理后的结果一致,因此在不捕捞的情况下可以实现水底活体鲆鲽类鱼的质量估计。
关 键 词:水产养殖 图像处理 摄像机 半滑舌鳎 重量估计 数据拟合
分 类 号:TP391]
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