智能头显、计算机视觉与机器学习用于高效对虾养殖管理
计算机视觉与模式识别
2022-10-17 v1 人机交互
机器学习
摘要
了解对虾的生长与分布对于优化投喂和收获策略至关重要。对对虾生长了解不足会导致经济收益降低，例如作物过早收获。保持对对虾生长良好了解的关键在于频繁采样。然而，最常被采用的采样方法——抛网法，因成本高且费力，无法高频采样。另一种方法是从养殖工人每日检查的投喂盘中采样对虾。这将允许高频（每日）收集生长数据。但每日手动测量对虾是一项费力的工作。在本文中，我们提出一种利用智能眼镜、深度相机、计算机视觉和机器学习从投喂盘中检测对虾分布与生长的新方法。我们构建了一款智能头显，使农民在进行日常投喂盘检查时收集对虾数据。我们开发并演示了计算机视觉+机器学习流水线，用于检测 4 个虾池在整个生长季节中的对虾生长趋势。
引用
@article{arxiv.2210.07436,
title = {Smart Headset, Computer Vision and Machine Learning for Efficient Prawn Farm Management},
author = {Mingze Xi and Ashfaqur Rahman and Chuong Nguyen and Stuart Arnold and John McCulloch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07436},
year = {2022}
}
备注
Submitted to Elsevier Aquacultural Engineering