Application of Deep Learning-Based Object Detection Techniques in Fish Aquaculture: A Review

水产养殖 预处理器 目标检测 计算机科学 人工智能 对象(语法) 深度学习 模式识别(心理学) 计算机视觉 渔业 生物
作者
Hanchi Liu,Xin Ma,Yining Yu,Liang Wang,Hao Lin
出处
期刊:Journal of Marine Science and Engineering [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (4): 867-867 被引量:25
标识
DOI:10.3390/jmse11040867
摘要

Automated monitoring and analysis of fish’s growth status and behaviors can help scientific aquaculture management and reduce severe losses due to diseases or overfeeding. With developments in machine vision and deep learning (DL) techniques, DL-based object detection techniques have been extensively applied in aquaculture with the advantage of simultaneously classifying and localizing fish of interest in images. This study reviews the relevant research status of DL-based object detection techniques in fish counting, body length measurement, and individual behavior analysis in aquaculture. The research status is summarized from two aspects: image and video analysis. Moreover, the relevant technical details of DL-based object detection techniques applied to aquaculture are also summarized, including the dataset, image preprocessing methods, typical DL-based object detection algorithms, and evaluation metrics. Finally, the challenges and potential trends of DL-based object detection techniques in aquaculture are concluded and discussed. The review shows that generic DL-based object detection architectures have played important roles in aquaculture.
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
852应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
滑稽剑客发布了新的文献求助10
1秒前
66发布了新的文献求助10
1秒前
Justtry发布了新的文献求助10
2秒前
完美世界应助金鑫水淼采纳,获得10
3秒前
小周完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
陈文青发布了新的文献求助10
4秒前
赘婿应助滑稽剑客采纳,获得10
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
搜集达人应助Laospakalfski采纳,获得10
5秒前
xy完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
heylay完成签到 ,获得积分10
8秒前
wangrswjx发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
10秒前
流沙完成签到,获得积分10
10秒前
12秒前
汉堡包应助与山采纳,获得10
12秒前
Jasper应助流沙采纳,获得10
14秒前
华桦子完成签到 ,获得积分10
15秒前
zland完成签到,获得积分10
16秒前
爆米花应助行兹在兹采纳,获得10
16秒前
16秒前
17秒前
盲点花生发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
万能图书馆应助陈文青采纳,获得10
20秒前
笨鸟先飞发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
英姑应助zland采纳,获得10
21秒前
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3971644
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3516269
关于积分的说明 11181862
捐赠科研通 3251441
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795889
邀请新用户注册赠送积分活动 876131
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805246