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計算機視覺在對蝦養(yǎng)殖業(yè)的應用實踐*
- 針對傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中養(yǎng)殖過程中容易受到養(yǎng)殖人員的個人經(jīng)驗從而導致養(yǎng)殖效率低下、能源損耗嚴重等問題，本文融合計算機視覺、人工智能、圖像處理等技術，應用于對蝦養(yǎng)殖業(yè)中并展開實踐。首先在水下投放雙目攝像機把拍取的對蝦圖像和視頻上傳至PC端，使用YOLOv5深度學習模型對蝦體圖像進行訓練達到精準識別的效果，然后根據(jù)一系列的圖像處理等步驟得到分割后的蝦體圖像，最后基于最小矩形法尋得最優(yōu)測量點并根據(jù)雙目視覺算法把二維坐標轉換為三維坐標得到對蝦的體長及平均生長率。
- 關鍵字： 對蝦養(yǎng)殖 YOLOv5 生長率 202205
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