Behavioral response of fish under ammonia nitrogen stress based on machine vision

计算机科学 水产养殖 人工智能 环境科学 氮气 模拟 渔业 化学 生物 有机化学
作者
Wenkai Xu,Chang Liu,Guangxu Wang,Yue Zhao,Jiaxuan Yu,Akhter Muhammad,Daoliang Li
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:128: 107442-107442 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2023.107442
摘要

The long-term accumulation of ammonia nitrogen in aquaculture seriously affects the life of fish and even causes large-scale death. Moreover, when the concentration of ammonia nitrogen starts to accumulate, it is a judgment standard to provide early warning through the changes in fish behavior to prevent excessive ammonia nitrogen in water. Therefore, this paper proposes a novel approach to monitoring water quality for aquaculture based on deep learning and three-dimensional movement trajectory. The improved YOLOv8 model was used as the object detection approach to obtain three-dimensional position information of fish by combining Kalman filter, Kuhn Munkres (KM) algorithm, and Kernelized Correlation Filters (KCF) algorithm. The proposed approach was evaluated in the recovery experiment of acute ammonia nitrogen stress of sturgeon, bass, and crucian. The experimental results show that the precision, recall, [email protected], and [email protected]:0.95 of the improved YOLOv8 model are 0.964, 0.914, 0.979, and 0.602, respectively. In addition, the proposed three-dimensional positioning approach can qualitatively and quantitatively analyze the fish behavior in different stages and further explores the fish behavior changes through behavior trajectories, volumes of exercise, spatial distribution, and movement velocity. This research provides a new method and idea for studying the abnormal behavior of aquatic animals under ammonia nitrogen stress and has theoretical and practical significance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
是小小李哇完成签到 ,获得积分10
9秒前
zijingsy完成签到 ,获得积分10
10秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
yingzaifeixiang完成签到 ,获得积分10
15秒前
舒服的灵安完成签到 ,获得积分10
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
27秒前
Likz完成签到,获得积分10
27秒前
不安的秋白完成签到,获得积分10
29秒前
清新的剑心完成签到 ,获得积分10
30秒前
Yiling完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
氕氘氚完成签到 ,获得积分10
36秒前
Hello应助不安的秋白采纳,获得10
38秒前
糯米团的完成签到 ,获得积分10
39秒前
神勇从波完成签到 ,获得积分10
41秒前
yellow完成签到 ,获得积分10
43秒前
虚幻元风完成签到 ,获得积分10
46秒前
xybjt完成签到 ,获得积分10
49秒前
巴达天使完成签到,获得积分10
55秒前
江三村完成签到 ,获得积分10
55秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
CyberHamster完成签到,获得积分10
1分钟前
xiaohong完成签到,获得积分10
1分钟前
朱比特完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
zmuzhang2019发布了新的文献求助10
1分钟前
onestepcloser完成签到 ,获得积分0
1分钟前
zoe完成签到 ,获得积分10
1分钟前
发嗲的慕蕊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Linson完成签到,获得积分10
1分钟前
顾矜应助赵三岁采纳,获得10
1分钟前
yyy2025完成签到,获得积分10
1分钟前
木雨亦潇潇完成签到,获得积分10
2分钟前
香蕉觅云应助nine2652采纳,获得10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
芳华如梦完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022