基於計算機視覺的魚類異常行為建模與識別研究

《基於計算機視覺的魚類異常行為建模與識別研究》是依託浙大寧波理工學院，由范良忠擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於計算機視覺的魚類異常行為建模與識別研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：范良忠
• 依託單位：浙大寧波理工學院

項目摘要

魚的行為能夠提供生理健康狀況和環境適宜程度等重要信息，是水產養殖中重點關注對象。常規人工觀察或生物測驗方式很難做到及時、準確地發現魚類異常行為，稍有不慎就會造成重大損失。魚類行為的建模與異常行為識別是實現魚類應激狀態預警的基礎和關鍵。本項目以斑馬魚為研究對象，採用計算機視覺和圖像視頻分析技術研究魚在環境脅迫（密度、溫度、溶解氧和氨氮）下的游泳、攝食、聚群、規避和繁殖行為，探究魚類個體和群體行為的數量化表示方法，利用高維數據分析方法進行魚類行為數據降維，提取表征特定行為的關鍵特徵，揭示反映應激程度的生理指標與行為特徵的變化規律，建立能區分魚類正常行為模式和常見異常行為模式的數學模型，實現快速、準確、無應激的魚類異常行為自動檢測和識別。本項目集水產養殖和信息技術交叉特長，給魚類行為學定量研究提供了一種新的思路和方法，為研製魚類應激狀態自動檢測裝備和預警系統提供理論依據和方法基礎。

結題摘要

本項目以斑馬魚、大菱鮃等魚為研究對象，採用計算機視覺和圖像視頻分析技術研究魚在環境脅迫（密度、溫度、溶解氧和氨氮）下的游泳、攝食、聚群、規避和繁殖行為，探究魚類個體和群體行為的數量化表示方法，利用高維數據分析方法進行魚類行為數據降維，提取表征特定行為的關鍵特徵，揭示反映應激程度的生理指標與行為特徵的變化規律，建立能區分魚類正常行為模式和常見異常行為模式的數學模型，實現快速、準確、無應激的魚類異常行為自動檢測和識別。研究期間發表科研論文 7 篇，其中 SCI 檢索雜誌 1 篇，核心檢索6篇，申請發明專利2項。