换一批
换一批基于计算机视觉的黄颡鱼表型特征测量和体重预测模型研究
A PHENOTYPIC MEASUREMENT AND WEIGHT PREDICTION MODEL OF PELTEOBAGRUS FULVIDRACO BASED ON COMPUTER VISION
摘要：
为提高黄颡鱼表型数据的获取效率,研究开发出一种简易表型获取装置,通过YOLOv8网络模型快速、高效、精确地测量所采集图像中的黄颡鱼表型特征参数.研究共采集1752张黄颡鱼图像数据,基于YOLOv8网络对图像集训练和验证后,完成对584尾黄颡鱼的体面积、头面积、全长、体长、头长、体高、头高、体宽、头宽、腹部面积、胸鳍长度共11种表型特征数据的测量.结果表明,利用该系统测量长度相关的表型性状的平均相对误差均在1％左右,在测量面积相关的表型性状的平均相对误差在3％左右,且所有表型性状的测量时间均在1s之内.进而,将获得的表型数据与鱼体重进行相关性分析、通径分析、回归分析.结果显示,头高对黄颡鱼体重的直接作用最大,其次为头宽、体面积、体长、腹部面积、胸鳍长度,并以这6个性状建立多元回归模型对体重拟合,得到最大的相关指数(0.948),表明这些性状是影响黄颡鱼体重的重要性状.研究提供了一种快速测量黄颡鱼表型数据的技术,为黄颡鱼的良种创制提供基础.
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作者：
作者单位：
华中农业大学水产学院,武汉 430070
[1]
武汉轻工大学动物科学与营养工程学院,武汉 430023
[2]
期刊：
《水生生物学报》2024年48卷7期 1149-1158页
ISTICPKUCSCDBP
分类号：
S951
栏目名称：
渔业与生物技术
DOI：
10.7541/2024.2023.0254
发布时间：
2024-07-16
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