农业机械学报

作者：陈明,张重阳,冯国富,陈希,陈冠奇,王丹

单位：上海海洋大学;农业农村部渔业信息重点实验室,上海海洋大学;农业农村部渔业信息重点实验室,上海海洋大学;农业农村部渔业信息重点实验室,上海海洋大学;农业农村部渔业信息重点实验室,上海海洋大学,上海海洋大学,

关键词：鱼类摄食活动强度; 图像处理; 加权融合; Relief; 摄食评价因子; XGBoost

基金：国家重点研发计划项目(2018YFD0701003)和上海市科技创新行动计划项目(16391902902)

为解决鱼类养殖中投喂精度低的问题，提出了一种基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法以鱼群为研究对象，利用不同摄食阶段图像的特征对摄食活动强度进行分析，避免了复杂背景中单体鱼的切割。首先，利用图像预处理技术获取前景目标，通过鱼群质心绘制出不同摄食阶段的鱼群游动轨迹；其次，分别提取图像的颜色、形状和纹理等特征；然后，使用Relief特征选择和XGBoost算法筛选出3个摄食评价因子，采用加权融合方法确定每个评价因子的最佳权重；最后，通过融合后的特征对摄食活动强度进行评估。试验结果表明，与传统面积法相比，本文提出方法的决定系数可达0.904?3，且摄食识别准确率高达98.89%。该方法在增强鲁棒性的同时，提高了检测和评估效率，可为鱼群摄食行为检测和活动强度评估提供参考。

来源：2020年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

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