摘要
本发明涉及水产养殖技术领域,具体涉及网箱养殖鱼类摄食行为识别与精准投喂系统及其方法,包括多模态数据采集模块,设置于网箱周围,采集鱼类行为的视频数据和生物密度信息,数据预处理模块对视频数据进行编码压缩,对生物密度信息进行封装,3D时空注意力分析模块接收处理后数据,通过3D深度学习模型提取时空特征,识别鱼类摄食行为。多模态特征融合模块将视频数据的时空特征与生物密度信息自适应融合,生成摄食强度数据,投喂控制模块根据摄食强度数据计算振动频率,控制网箱中网衣门的开启状态,实现精准投喂,克服了单一数据源在复杂水下环境中识别精度低的问题,提高了系统在各种水质条件下的识别准确性,实现了鱼类的精准投喂。
技术关键词
多模态特征融合
多模态数据采集
网箱
深度学习模型
振动给料器
投喂系统
分析模块
卷积特征提取
生物
密度
注意力
声呐设备
视频服务器
精准投喂方法
控制模块
声光指示装置
多角度
系统为您推荐了相关专利信息
检索策略
噪声分类
训练集
噪声样本
多层前馈神经网络
度检测方法
钢轨
三维点云数据
深度学习语义分割
弯曲
音频特征
伪造视频检测方法
视频检测装置
音频采样
对齐模块
多模态传感器
分类方法
深度学习模型
环境状态监测
状态监测信息
数据决策方法
时间序列特征
多模态特征
交互特征
文本