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| 鱼体背部轮廓BPR算法的淡水鱼种类识别方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.湖南理工学院信息与通信工程学院;2.湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室;3.湖南理工学院IIP创新实验室 |
| 摘 要： | 针对淡水鱼种类的在线自动识别问题,利用机器视觉技术,提出一种鱼体背部轮廓弯曲潜能比率BPR(Bending Potential Ratio)的无损鱼体识别方法。首先通过分析采集的鲫、草鱼、鳊、鲤四种常见鱼类样本集,采用最小二乘算法建立相应的背部轮廓数学模型,并对鱼的BPR值分布区间作统计分析;接着对需要在线识别的鱼体通过摄像头获取相应彩色图像,并对获取的彩色图像进行相关预处理得到鱼体轮廓;最后计算鱼体图像的BPR值并根据建立的鱼体BPR分布模型识别出鱼的种类。实验结果表明,所提方法具有算法简单、识别准确率较高的特点,在采集的数据库上识别精度达到95%以上。 |
| 关 键 词： | 机器视觉 鱼体背部轮廓 最小二乘算法 弯曲潜能比率 |
RESEARCH ON IDENTIFICATION METHOD OF FRESHWATER FISH SPECIES USING BPR ALGORITHM BASED ON FISH BACK CONTOUR |
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| Keywords: | |