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多源数据融合的鱼类异常行为监测系统研究与实现

多源数据融合的鱼类异常行为监测系统研究与实现

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作者：郑国伟大连海洋大学

学位级别：硕士

在水产养殖中,精确识别许氏平鲉异常行为对其疫病监测和风险评估至关重要。许氏平鲉养殖环境复杂,水面波动、潜底习性及分散分布等因素导致仅利用RGB数据识别其异常行为易受干扰,准确率低,而光流数据能提供其运动变化信息,融合RGB和光... 详细信息

在水产养殖中,精确识别许氏平鲉异常行为对其疫病监测和风险评估至关重要。许氏平鲉养殖环境复杂,水面波动、潜底习性及分散分布等因素导致仅利用RGB数据识别其异常行为易受干扰,准确率低,而光流数据能提供其运动变化信息,融合RGB和光流数据可丰富特征描述,提高识别精度。因此,本文开展了多源数据融合的许氏平鲉异常行为识别方法的研究。主要创新点和工作如下:(1)融合RGB和光流数据的鱼类异常行为识别模型(C3D-Fish Net)。针对在许氏平鲉实际养殖环境中,由于水面波动和鱼群分散分布等原因造成的单一RGB数据易受复杂环境干扰的问题,提出融合RGB和光流数据的方法。针对原始3D卷积神经网络的梯度消失和爆炸问题,在3D卷积神经网络的每个卷积层后引入了批归一化层,通过标准化小批量数据,减少内部协变量偏移。为验证所提出方法的有效性,设计了对比实验,融合RGB和光流数据的模型识别准确率为84.9%,使用单一RGB数据进行识别的准确率仅为78.2%,实验结果证明,引入光流数据能显著提升许氏平鲉异常行为识别的准确性。(2)改进的融合RGB和光流数据的鱼类异常行为识别模型(IC3D-Aware-Fish Net)。针对Concat拼接融合未能充分考虑到两种特征在表征空间上差异的问题,提出自适应权重的融合方法,通过自适应地调整图像特征与光流特征的贡献比例,以充分利用它们之间的互补性。为解决水面波动造成的鱼类异常行为关键特征不明显的问题,引入3D通道注意力机制,通过优化特征通道的权重分配,提高网络对关键信息的提取能力。为解决鱼群分散分布所导致的特征提取不充分的问题,引入3D可变形卷积模块,通过在标准卷积的基础上增加可学习的偏移量,增强模型的特征提取能力。为验证所提出方法的有效性,设计了对比实验,实验结果表明,IC3D-Aware-Fish Net识别准确率达到92.4%,与基线模型(C3D-Fish Net)相比,提高了7.5%。(3)本研究开发一个高效的鱼类异常行为识别系统,该系统不仅能够精准地识别出鱼类的异常行为,还能以直观的方式呈现这些异常,为相关研究人员或养殖者提供有力的决策支持。首先,系统架构中设计了模型选择模块,用户可以根据实际需求选择不同的识别模型,从而大幅提升了系统的通用性和对不同场景的适应性。其次,系统还集成了参数设置模块,用户可以根据具体情况灵活调整参数配置,这一设计极大地简化了操作过程,提高了使用效率。此外,系统还设计了结果展示模块,该模块能够将模型的预测结果与原始图像进行对比展示,使得用户可以清晰、直观地观察到识别效果,进一步增强了系统的实用性和用户友好性。

关键词：多源数据融合鱼类异常行为监测深度学习通道注意力机制智慧水产养殖

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