Resumen

Las máquinas para matar peces pueden aliviar eficazmente a los trabajadores de la labor extenuante. Generalmente, es necesario asegurar que el pez esté en una postura unificada antes de ser introducido en la máquina automática para matar peces. Por lo tanto, cómo detectar la postura real del pez en tiempo real es un tema nuevo y significativo. Considerando que en la situación real, solo necesitamos determinar las cuatro posturas que están relacionadas con la cabeza, la cola, la espalda y el vientre del pez, y transferimos esta tarea a un problema de clasificación de cuatro tipos. Por lo tanto, la red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) se introduce aquí para hacer la clasificación y luego detectar la postura del pez. Antes de entrenar la red, todas las imágenes de muestra se procesan previamente para que el pez esté horizontal en la imagen según el análisis de componentes principales. Mientras tanto, se utiliza la ecualización del histograma para que la distribución de grises de diferentes imágenes sea similar. Después de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Máquinas asesinas de peces; Detección de postura; Red neuronal convolucional; Problema de clasificación; Preprocesamiento de imágenes; Adopción de CNN
• Keywords:Fish killing machines; Posture detection; Convolutional neural network; Classification problem; Image preprocessing; CNN adoption