基于立体视觉的动态鱼体尺寸测量

来源：农业工程学报杂志2020年第21期北京时间：

作者：李艳君,黄康为,项基,

摘要：获取渔业养殖鱼类生长态势的人工测量方法费时费力，且影响鱼的正常生长。为了实现水下鱼体信息动态感知和快速无损检测，该研究提出立体视觉下动态鱼体尺寸测量方法。通过双目立体视觉技术获取三维信息，再通过Mask-RCNN（Mask Region Convolution Neural Network）网络进行鱼体检测与精细分割，最后生成鱼表面的三维点云数据，计算得到自由活动下多条鱼的外形尺寸。试验结果表明，长度和宽度的平均相对误差分别在4.7%和9.2%左右。该研究满足了水产养殖环境下进行可视化管理、无接触测量鱼体尺寸的需要，可以为养殖过程中分级饲养和合理投饵提供参考依据。

关键词：鱼, 机器视觉, 三维重建, 图像分割, 深度学习, Mask-RCNN, 三维点云处理