基于改进边界匹配网络的鱼群摄食动作时序检测方法研究

作者：王丁弘; 杨信廷; 潘良; 朱文韬; 焦冬祥; 周超^*

来源：渔业现代化, 2023, 50(06): 49-59.

• 改进边界匹配网络
• 鱼群摄食
• 摄食状态检测
• 摄食行为检测
• 注意力机制
• 水产养殖

集约化水产养殖中，实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测，解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题，提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network, BMN)的鱼群状态检测网络BMN-Fish。该网络在BMN的基础上，引入高效深度模块，包含高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention Module Net, ECANet)和基础残差模块(Base Residual Module, BRM)。高效通道注意力模块可扩大时序维度特征的感受野，提高了模型提取局部信息的能力；基础残差模块可关注特征图中感兴趣的区域，增强算法的全局感知能力。结果显示，相比于原始的鱼群时序摄食动作检测网络BMN,BMN-Fish的AUC和AR@100指标达93.32%和95.28%,分别提高2.17%和1.95%。研究表明，该方法可以高效检测鱼群时序摄食动作，为集约化水产养殖制定智能投饲策略提供参考。

• 单位
  上海海洋大学; 北京市农林科学院