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Evaluating fish feeding intensity in aquaculture with convolutional neural networks
Aquacultural Engineering ( IF 4 ) Pub Date : 2021-07-01 , DOI: 10.1016/j.aquaeng.2021.102178
Naomi Ubina , Shyi-Chyi Cheng , Chin-Chun Chang , Hung-Yuan Chen

This paper presents a novel method to evaluate fish feeding intensity for aquaculture fish farming. Determining the level of fish appetite helps optimize fish production and design more efficient aquaculture smart feeding systems. Given an aquaculture surveillance video, our goal is to improve fish feeding intensity evaluation by proposing a two-stage approach: an optical flow neural network is first applied to generate optical flow frames, which are then inputted to a 3D convolution neural network (3D CNN) for fish feeding intensity evaluation. Using an aerial drone, we capture RGB water surface images with significant optical flows from an aquaculture site during the fish feeding activity. The captured images are inputs to our deep optical flow neural network, consisting of the leading neural network layers for video interpolation and the last layer for optical flow regression. Our optical flow detection model calculates the displacement vector of each pixel across two consecutive frames. To construct the training dataset of our CNNs and verify the effectiveness of our proposed approach, we manually annotated the level of fish feeding intensity for each training image frame. In this paper, the fish feeding intensity is categorized into four, i.e., ‘none,’ ‘weak,’ ‘medium’ and ‘strong.’ We compared our method with other state-of-the-art fish feeding intensity evaluations. Our proposed method reached up to 95 % accuracy, which outperforms the existing systems that use CNNs to evaluate the fish feeding intensity.



中文翻译:

用卷积神经网络评估水产养殖中的鱼类饲养强度

本文提出了一种评估水产养殖鱼类饲养强度的新方法。确定鱼的食欲水平有助于优化鱼类生产并设计更高效的水产养殖智能投喂系统。给定一个水产养殖监控视频,我们的目标是通过提出一个两阶段的方法来改善鱼类喂食强度评估:首先应用光流神经网络生成光流帧,然后将其输入到 3D 卷积神经网络(3D CNN ) 用于鱼类摄食强度评估。使用空中无人机,我们在鱼类饲养活动期间从水产养殖场捕获具有显着光流的 RGB 水面图像。捕获的图像是我们深度光流神经网络的输入,由用于视频插值的领先神经网络层和用于光流回归的最后一层组成。我们的光流检测模型计算两个连续帧中每个像素的位移向量。为了构建我们的 CNN 的训练数据集并验证我们提出的方法的有效性,我们手动注释了每个训练图像帧的喂鱼强度水平。本文将鱼类的摄食强度分为“无”、“弱”、“中”、“强”四种。我们将我们的方法与其他最先进的鱼类饲养强度评估进行了比较。我们提出的方法达到了高达 95% 的准确率,优于使用 CNN 评估鱼类进食强度的现有系统。我们的光流检测模型计算两个连续帧中每个像素的位移向量。为了构建我们的 CNN 的训练数据集并验证我们提出的方法的有效性,我们手动注释了每个训练图像帧的喂鱼强度水平。本文将鱼类的摄食强度分为“无”、“弱”、“中”、“强”四种。我们将我们的方法与其他最先进的鱼类饲养强度评估进行了比较。我们提出的方法达到了高达 95% 的准确率,优于使用 CNN 评估鱼类进食强度的现有系统。我们的光流检测模型计算两个连续帧中每个像素的位移向量。为了构建我们的 CNN 的训练数据集并验证我们提出的方法的有效性,我们手动注释了每个训练图像帧的喂鱼强度水平。本文将鱼类的摄食强度分为“无”、“弱”、“中”、“强”四种。我们将我们的方法与其他最先进的鱼类饲养强度评估进行了比较。我们提出的方法达到了高达 95% 的准确率,优于使用 CNN 评估鱼类进食强度的现有系统。我们手动注释了每个训练图像帧的喂鱼强度水平。本文将鱼类的摄食强度分为“无”、“弱”、“中”、“强”四种。我们将我们的方法与其他最先进的鱼类饲养强度评估进行了比较。我们提出的方法达到了高达 95% 的准确率,优于使用 CNN 评估鱼类进食强度的现有系统。我们手动注释了每个训练图像帧的喂鱼强度水平。本文将鱼类的摄食强度分为“无”、“弱”、“中”、“强”四种。我们将我们的方法与其他最先进的鱼类饲养强度评估进行了比较。我们提出的方法达到了高达 95% 的准确率,优于使用 CNN 评估鱼类进食强度的现有系统。

更新日期:2021-07-04
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