基于MobileViT-CBAM-BiLSTM的开放式养殖环境鱼群摄食强度分类模型

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作   者：

徐立鸿;  黄志尊;  龙伟;  蒋林华;  童欣; 

作者机构：

湖州师范学院信息与工程学院;  湖州师范学院信息工程学院; 

关键词：

CBAM;  精准投喂;  MobileViT;  鱼群摄食强度分类模型;  BiLSTM; 

期刊名称：

农业机械学报

i s s n：

1000-1298

年卷期：

2024 年 55 卷 011 期

页   码：

147-153

摘   要：

鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术.大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池,不太适用于开放式养殖环境.本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集,并对数据集进行数据增强增加其多样性,然后在轻量化神经网络MobileViT基础上,将CBAM注意力模块与MV2模块结合设计了 CBAM-MV2模块,并嵌入BiLSTM循环神经网络用于识别分类,提出改进的MobileViT-CBAM-BiLSTM模型,提高了模型预测能力、鲁棒性和泛化性能,实现了鱼群摄食行为的三分类.实验结果显示,改进后MobileViT在采集的视频帧数据集上明显优于改进前的MobileViT,准确率98.61%,宏F1值达98.79%,相对于原始MobileViT准确率提高6.33个百分点,宏F1值提高6.75个百分点.