基于机器视觉的工厂化循环水养殖智能投喂策略

作     者：李脉 李东升 郑吉澍 蒲德成 李佩原 韦秀丽 LI Mai;LI Dongsheng;ZHENG Jishu;PU Decheng;LI Peiyuan;WEI Xiuli

作者机构：重庆市农业科学院重庆401329 西南山地智慧农业重点实验室(部省共建)重庆401329 

基　　金：重庆市技术创新与应用发展专项重点项目“加州鲈智能养殖工厂关键技术研究(CSTB2022TIAD-LDX0008)” 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目“鱼菜共生智能工厂关键技术及装备研发(CSTB2022TIAD-ZXX0053)” 国家重点研发计划项目“绿色高效智能水产养殖工厂创制与应用(2022YFD2001700)” 山东省科技成果转移转化补助项目“加州鲈工厂化循环水养殖精准智能测控技术应用及示范(2022LYXZ012)” 

出 版 物：《渔业现代化》 (Fishery Modernization)

年 卷 期：2024年第51卷第4期

页      码：1-13页

摘      要：智能投喂策略是实现工厂化循环水养殖过程中饲料高效利用、降低养殖成本的关键。提出一种结合水面图像纹理判别和YOLOv5-BCH残饲检测的智能投喂策略。首先,以平静水面为基线,通过摄食过程水面图像纹理特征获得残饲识别帧;其次,通过采用BottleNet-CSP模块与CBAM模块分别对YOLOv5的Backbone和Neck端进行改进,增强了深度神经网络在空间和通道维度上的特征表示能力,且有效融合了多尺度特征。同时在Head部分设置3个微尺度检测头增强对水面小目标特征的捕捉能力,使mAP0.5、mAP0.5:0.95和精确率分别提升40.26%、15.59%和37.85%;最后,设计智能投喂系统并采用“试投+单轮多次”自适应投喂策略,有效降低了劳动力投入及饲料浪费。研究表明,该系统可代替人工实现全流程智能化投喂,为工厂养殖饲喂环节实现无人化提供参考。

主 题 词：智能投饲策略 机器视觉 深度学习 残饲识别 工厂化循环水养殖 

学科分类：08[工学] 0828[工学-建筑类] 082801[082801] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-9580.2024.04.001

馆 藏 号：203136096...