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摘要
针对传统水产养殖业中养殖过程中容易受到养殖人员的个人经验从而导致养殖效率低下、能源损耗严重等问题，本文融合计算机视觉、人工智能、图像处理等技术，应用于对虾养殖业中并展开实践。首先在水下投放双目摄像机把拍取的对虾图像和视频上传至PC端，使用YOLOv5深度学习模型对虾体图像进行训练达到精准识别的效果，然后根据一系列的图像处理等步骤得到分割后的虾体图像，最后基于最小矩形法寻得最优测量点并根据双目视觉算法把二维坐标转换为三维坐标得到对虾的体长及平均生长率。该实践方法可运用到中小型的工厂化对虾养殖场和乡村对虾养殖基地，提高养殖效率，降低养殖成本。
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