【论文精选】基于光流法的鱼群摄食状态细粒度分类算法

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《农业工程学报》2021年第37卷第9期刊载了同济大学等单位唐宸、徐立鸿与刘世晶的论文——“基于光流法的鱼群摄食状态细粒度分类算法”。该研究由国家重点研发计划（项目号：2017YFD0701700）资助。

引文信息：唐宸,徐立鸿,刘世晶.基于光流法的鱼群摄食状态细粒度分类算法[J].农业工程学报,2021,37(9):238-244.

研究目的与方法：

对鱼群摄食状态的细粒度分类有利于更精细地描述鱼群的摄食行为。该研究基于工厂化的循环养殖池环境提出了一种利用光流法进行特征提取的鱼群摄食状态细粒度分类算法。算法对鱼群的巡游视频进行摄食状态分类，首先通过光流法提取视频内鱼群的帧间运动特征，其次构建了一个帧间运动特征分类网络对该特征进行细粒度分类，最后基于投票策略确定视频的最终类别。

结果与结论：

试验结果表明，该研究算法在投票阈值设置为50%的情况下，视频准确率达98.7%；在投票阈值设置为80%的情况下，视频准确率为91.4%。在不同的投票阈值设置下，该算法的视频准确率始终保持在90%以上，说明其分类鲁棒性较强。相较于实验室养殖环境，基于工厂化养殖环境对鱼群的摄食状态所展开的算法研究实际应用性更强，可为精细描述鱼群摄食行为，实现精准投饵自动控制提供参考。

本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布

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