【摘 要】
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鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院,太原科技大学电子信息工程学院,中国科学院海洋研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2011BAD13B04);公益性行业(农业)科研专项经费项目(201003024));国家自然科学基金项目(61374096,31201446)
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鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进行研究。利用Lucas-Kanade光流法得到目标鱼群的运动矢量,并对目标运动的行为特征进行统计,得到速度与转角这2个行为特征的联合直方图与联合概率分布。最后,在联合概率分布的基础上,基于标准互信息(normalized mutual information-NMI)和局部距离异常因子(local distance-based outlier factor-LDOF)2种方法对鱼群行为进行异常检测。试验结果表明,2种异常检测方法均达到99.5%以上的准确率。
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