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Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
2023
(S1)
283-295
基于人工智能的鱼类行为识别研究综述
作 者：
彭秋珺;李蔚然;李振波
单 位：
中国农业大学信息与电气工程学院
关键词：
鱼类行为识别;人工智能;数据集;水产养殖
摘 要：
鱼类行为识别对于生态学、水产养殖、渔业资源管理等方面具有重要意义，可以通过其行为模式判断其生长发育状况和活动水平，并间接评估环境因素对其影响，以减少鱼类生长应激反应，提高资源利用效率，为水产养殖的智能化发展奠定基础。近年来，基于人工智能技术的鱼类行为识别方法受到广泛关注，其具有无损性、低成本等优势。本文综述了近5年基于卷积神经网络、循环神经网络、双流卷积神经网络等人工智能方法的鱼类行为识别技术，对鱼类行为识别方法及数据集进行了归纳与分析，在此基础上，对未来的研究进行讨论与展望。
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