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作者：王子豪;胡志刚;付丹丹;蒋亚军;
单位：武汉轻工大学机械工程学院;
摘要：目的:完善小龙虾分级工作。方法:搭建小龙虾图像拍摄平台，获取小龙虾原始图像，创建分割虾头、虾钳和虾尾3个部位的语义分割数据集。分析小龙虾虾头、虾钳、虾尾3个部位实际质量与数据集中对应部位像素大小之间的相关性，总结得到根据整虾中虾头虾钳占比进行分级的小龙虾分级新标准。使用数据集训练DeepLab V3+神经网络，并用测试集检验模型语义分割效果以及小龙虾分级的准确率，语义分割评价指标为平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(MPA)和像素准确率(PA)。结果:小龙虾语义分割测试集的MIoU为94.35%,MPA为96.56%,PA为99.44%,测试集小龙虾分级准确率为85.56%。结论:DeepLab V3+模型可以准确分割小龙虾图像并估测虾头虾钳占比，模型能够完成小龙虾分级任务。
关键词：小龙虾;;语义分割;;分级;;DeepLab V3+
基金资助：湖北省技术创新重大专项(编号：2019ABA085)
