基于KPCA的多特征融合的支持向量机鱼群摄食行为检测研究

摘要：

利用机器视觉技术对鱼群的摄食行为进行检测识别,提升水产养殖过程中的信息化水平,该文提出了一种基于多特征融合的鱼群摄食活动行为检测识别方法.试验结果表明,利用SVM对鱼群活动测试图像进行识别的准确率为98.19％,运行耗时为23.9 s,使用KPCA+SVM对鱼群活动测试图像进行识别的准确率为95.82％,运行耗时为0.93 s,因此该文算法可以实时有效地对鱼群摄食活动进行检测识别.

关键词：机器视觉、KPCA、测试图像

所属期刊栏目：41

分类号：TP36(计算技术、计算机技术)

资助基金：西藏自然基金XZ2019ZRG69

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21