Medição Inteligente de Características Morfológicas de Peixes Usando U-Net Aprimorado

Na maricultura inteligente, o teste em lote de traços de reprodução é um tema chave no melhoramento de variedades de peixes. As características de comprimento do corpo (BL), largura do corpo (BW) e área do corpo (BA) dos peixes são indicadores importantes. Elas têm grande significância na reprodução, alimentação e classificação. Para obter com precisão e inteligência os tamanhos das características morfológicas dos peixes em cenários reais, a augmentação de dados é primeiramente utilizada para expandir significativamente o conjunto de dados de peixes publicado, garantindo assim a robustez do modelo de treinamento. Em seguida, um algoritmo de segmentação e medição U-net aprimorado é proposto, que utiliza uma convolução dilatada com uma taxa de dilatação de 2 e uma convolução para substituir parcialmente a convolução no U-net original. Esta operação pode aumentar o campo receptivo da convolução parcial e alcançar uma segmentação mais precisa para grandes alvos na cena. Por fim, um método de ajuste de linha baseado no método dos mínimos quadrados é proposto, que é combinado com as características da forma corporal dos peixes e pode medir com precisão o BL e o BW de peixes inclinados. Resultados experimentais mostram que a Média da Interseção sobre União (mIoU) é de 97,6% e o erro relativo médio da área é de 0,69%. Comparado com o U-net não aprimorado, o erro relativo médio da área é reduzido para cerca da metade. Além disso, com o U-net aprimorado e o método de ajuste de linha, o erro relativo médio do BL e o erro relativo médio do BW de peixes inclinados diminuem para 0,37% e 0,61%, respectivamente.