基于轨迹映射的金枪鱼营养物追踪及其在水产养殖鱼池中的应用
计算机视觉与模式识别
2021-03-11 v1
摘要
鱼类投喂成本通常约占总生产成本的40%。估算鱼池中鱼群状态并调整营养物投喂量，对管理鱼类投喂系统成本起着重要作用。我们的方法基于对在活跃水产养殖渔场采集视频中的营养物进行追踪。应用追踪方法以了解营养物的运动，从而更深入地理解鱼类行为。近来，越来越多的研究者致力于开发追踪算法，以实现更准确、更快速的目标判定。遗憾的是，近期研究表明，具有复杂关系的多目标高效且鲁棒追踪仍悬而未决。因此，聚焦于水产养殖中的追踪算法开发更具挑战性，因为被追踪目标伴随大量水生变异生物。鉴于上述问题，我们基于经典最小代价问题开发了金枪鱼营养物追踪方法，该方法在真实环境数据集中表现稳定。在评估中，所提方法的平均误差距离和标准差分别达到21.32像素和3.08像素。基于人工标注者生成数据的定量评估表明，该方法对水产养殖渔场具有价值，并可广泛适用于真实环境数据集。
引用
@article{arxiv.2103.05886,
title = {Tuna Nutriment Tracking using Trajectory Mapping in Application to Aquaculture Fish Tank},
author = {Hilmil Pradana and Keiichi Horio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05886},
year = {2021}
}