农业机械学报

作者：魏天娇，胡祝华，范习禹

单位：海南大学,海南大学,海南大学,

关键词：智慧养殖;鱼类行为;水质;深度学习;随机森林;双向映射模型

基金：国家自然科学基金项目（61963012）、国家重点研发计划项目（2022YFD2400504）和海南省种业实验室项目（B23H10004）

在水产养殖中，水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射，一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为反映水质情况会产生误判和滞后的问题，本文构建一种基于随机森林的鱼类行为与水质情况双向映射模型。双向映射模型不仅可以提供更多的信息从而提高预测的准确性，而且也可以通过相互验证提高模型的可靠性。首先，通过引入可变形卷积模块对YOLO v7进行改进，利用改进模型检测出视频中鱼类的位置再通过前后帧的坐标量化出鱼的游动参数。随后，将采集到的鱼类游动参数及对应的水质参数作为输入，使用随机森林模型进行分类、回归，分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测，从而得到双向映射关系。为了表明模型的泛化能力，分别在黎安港和新村港渔场2个数据集下进行实验。实验结果表明：提出的方法可以较好地实现鱼类行为与水质关系的双向映射，其中，分类实验平均准确率可以达到90.947%，回归实验决定系数R2的平均值可以达到0.801。

来源：2024年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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