文献类型： 中文期刊
作者： 李脉 1 ; 李东升 2 ; 郑吉澍 2 ; 蒲德成 2 ; 李佩原 2 ; 韦秀丽 2 ;
作者机构： 1.1.重庆市农业科学院
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关键词： 智能投饲策略;机器视觉;深度学习;残饲识别;工厂化循环水养殖
期刊名称： 渔业现代化
ISSN： 1007-9580
年卷期： 2024 年 004 期
页码： 1-13
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 智能投喂策略是实现工厂化循环水养殖过程中饲料高效利用、降低养殖成本的关键。提出一种结合水面图像纹理判别和YOLOv5-BCH残饲检测的智能投喂策略。首先，以平静水面为基线，通过摄食过程水面图像纹理特征获得残饲识别帧；其次，通过采用BottleNet-CSP模块与CBAM模块分别对YOLOv5的Backbone和Neck端进行改进，增强了深度神经网络在空间和通道维度上的特征表示能力，且有效融合了多尺度特征。同时在Head部分设置3个微尺度检测头增强对水面小目标特征的捕捉能力，使mAP0.5、mAP0.5:0.95和精确率分别提升40.26%、15.59%和37.85%;最后，设计智能投喂系统并采用“试投+单轮多次”自适应投喂策略，有效降低了劳动力投入及饲料浪费。研究表明，该系统可代替人工实现全流程智能化投喂，为工厂养殖饲喂环节实现无人化提供参考。
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