%0 Journal Article %A 俞国燕1 %A 3 %A 罗樱桐1 %A 2 %A 王林1 %A 2 %A 梁贻察1 %A 2 %A 侯明鑫1 %A 3 %T 基于改进型YOLOv4的病死金鲳鱼识别方法 %D 2021 %R %J 渔业现代化 %P 80- %V 48 %N 6 %X 实时检测并获取养殖鱼群的健康状态是规模化渔业养殖实现精准、绿色养殖和可持续发展的关键技术之一,其中实时识别病死鱼并及时收集处理更是减轻养殖水域污染、防止病害扩散、降低养殖风险的有效举措。然而在复杂的浅滩环境中,如光照变化、目标重叠、位置不稳定以及水雾造成模糊,使病死金鲳鱼实时识别并收集非常具有挑战性。本研究提出一种基于YOLOv4-v1的改进算法,在PANet模块中集成自定义Super网络,对输入的特征图进行编码解码过程,在细粒度特征提取中减少外界环境带来的干扰。此外,利用tanh-v1函数激活,增强了特征传播并确保网络中最大信息流。同时采用Resblockbody1模块,提高了目标框的定位精度。在浅滩养殖场景中,分析病死金鲳鱼图像在不同模型上对比试验结果中,YOLOv4-v1网络识别病死金鲳鱼的(平均精度)值高达98.31%,实时检测性能达到了27 FPS。通过与YOLOv4网络对比试验可得,YOLOv4-v1算法在线下试验中,检测速度基本与原网络持平,且值相较于YOLOv4提升了3.36%,召回率提升了2.54%,分数(精确率与召回率的平衡点)提升了0.56%。研究表明,YOLOv4-v1方法在死鱼识别方面具有良好的应用场景。
%U https://fm.fmiri.ac.cn/CN/abstract/article_341.shtml