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摘要
实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点，对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中，并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境，采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集，并提出了一种基于改进长期卷积循环网络(LRCN)的鱼群摄食强度分类模型，将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中，通过SE-CNN网络提取视频帧的特征，输入至双层GRU网络中，最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明，本文提出的模型分类准确率达到97%,F1值达到94.8%,与改进前的LRCN模型相比，准确率提高12个百分点，F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度，为自动化精准投饵提供参考。
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