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摘要
鱼群活跃度是鱼类健康福利养殖的特征性指标之一，实现鱼群活跃度细粒度分类有利于更精细地描述鱼群健康状况、评估鱼群福利水平。基于工厂化循环水养殖系统，本文建立了水下大西洋鲑鱼群活跃度细粒度分类视频数据集，并提出一种基于帧间深度特征差分的鱼群活跃度分类模型，通过引入残差连接的小型卷积神经网络提取视频帧的特征，进而在相邻帧之间做差分运算和平方运算得到视频帧间特征，最后将其输入基于外部注意力机制的分类网络IFDNet中得到视频类别。试验结果表明，本文提出的CNN-IFDNet模型分类准确率达到97.72%,F1值达到97.42%,以较低的计算复杂度实现了对水下视频鱼群活跃度的三分类。相较于实验室环境，基于真实养殖环境对鱼群活跃度所展开的算法研究实际应用性更强，可以为精细化描述鱼群的活跃度、实现智能监测鱼类健康状况提供参考，帮助养殖人员发现并排除导致鱼群活跃度异常的水质环境、病害等因素。
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