用于甲壳类幼虫计数的计算机视觉系统
计算机视觉与模式识别
2022-09-14 v1 图像与视频处理
摘要
截至2017年，鱼类产品约占全球人类饮食的16%。计数动作是这些产品养殖与生产中的重要环节。养殖者必须准确计数鱼苗，为此需要技术解决方案。我们开发了两种自动计数工业池塘中养殖甲壳类幼虫的计算机视觉系统。第一个系统包括一台分辨率为3024X4032的iPhone 11相机，在室内条件下从工业池塘获取图像。用该系统进行了两次实验，第一次包括在某一天于特定光照条件下用iPhone 11相机获取的第9、10生长阶段的200张图像。第二次实验中，用iPhone 11和SONY DSCHX90V两台设备对幼虫工业池塘拍摄了11天。用第一台设备（iPhone 11）测试了两种光照条件。每种条件下获取110张图像。该系统达到了88.4%的图像检测准确率。第二个系统包括一台分辨率为2000X2000的DSLR Nikon D510相机，在工业池塘外进行了七次实验。图像在幼虫生长阶段第1天获取，共获取700张图像。该系统在密度为50时准确率为86%。针对两种情况均基于YOLOv5 CNN模型开发了自动计数幼虫数量的算法。此外，本研究建立了幼虫生长函数。每天从工业池塘手动取若干幼虫在显微镜下分析。确定生长阶段后，获取该幼虫图像。每张幼虫长度从图像中手动测量。最合适的是Gompertz模型，拟合优度指数R平方为0.983。
引用
@article{arxiv.2209.05834,
title = {Computer vision system to count crustacean larvae},
author = {Chen Rothschild},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.05834},
year = {2022}
}