基于混合空洞卷积和注意力多尺度网络的残饵密度估计

作     者：张丽珍 李延天 李志坚 孟雄栋 张永琪 吴迪 ZHANG Lizhen;LI Yantian;LI Zhijian;MENG Xiongdong;ZHANG Yongqi;WU Di

作者机构：上海海洋大学工程学院上海201306 上海海洋可再生能源工程技术研究中心上海201306 

基　　金：国家重点研发计划蓝色粮仓科技创新专项(2019YFD0900401) 上海市水产动物良种创制与绿色养殖协同创新中心项目(2021科技02-12) 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第40卷第14期

页      码：137-145页

摘      要：及时、准确地估算饵料盘中残留饲料量是提高养殖效益的重要措施。针对虾类养殖场景下残饵检测模型复杂度高、计数精度低的问题,提出了一种基于混合空洞卷积和注意力多尺度网络(hybrid dilated convolution and attention multi-scale network,HAMNet)的残饵密度估计方法。首先,借鉴MCNN(multi-column convolutional neural network)多列架构的思想设计并行卷积块(parallel convolution block,PCB),使网络在单列架构中提取多种尺度的残饵特征,简化了网络结构并减轻了计算量;同时为了弥补网络结构简化造成残饵特征表示能力略有不足的问题,引入混合空洞卷积块(hybrid dilated convolution block,HDCB)避免信息丢失并增大感受野,增强模型深入挖掘多尺度残饵信息的能力。其次,在网络中嵌入通道注意力机制(channel attention mechanism,CAM),利用通道之间的相互依赖性重新校准有用特征信息的权重,凸显目标与背景的差异性。最后,针对下采样导致密度图质量差的问题,应用可学习的转置卷积恢复特征图细节信息,进而提升模型计数性能。利用饵料盘条件下采集的残饵图像进行了验证,试验结果表明,与基准模型MCNN相比,HAMNet模型的平均绝对误差、均方根误差和计算量分别降低了44.4%、40.8%和13.7%,参数量仅为0.52 MB。与经典密度估计模型CMTL(cascaded multi-task learning)、SANet(scale aggregation network)、CSRNet(congested scene recognition network)相比,该模型在各项性能指标上保持了最佳平衡,明显处于优势。该研究可为人工智能在水产养殖中快速量化残饵提供参考。

主 题 词：水产养殖 模型 残饵 密度估计 并行卷积块 混合空洞卷积 通道注意力机制 转置卷积 

学科分类：090801[090801] 0908[0908] 081203[081203] 08[工学] 09[农学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11975/j.issn.1002-6819.202403053

馆 藏 号：203136614...