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作者：郭建军;陈杰鑫;林丽君;孔壹右;叶俊伟;许昕;
单位：仲恺农业工程学院信息科学与技术学院;仲恺农业工程学院自动化学院;
摘要：对鱼类的行为进行识别有利于养殖管理，能够为养殖户带来极大的便利。近年来，计算机视觉技术在鱼类识别领域中发展迅速，为鱼类行为识别提供了非接触式的机器检测方法。该技术融合了图像处理、机器学习等多领域的先进技术，通过对捕获的鱼类行为视频进行帧分析处理，提取关键帧图像信息，实现对鱼类行为模式的自动识别与量化分析。本文期望为未来的计算机视觉领域研究提供指导和启示，并推动相关技术在鱼类行为学研究中的深入应用和发展。
关键词：计算机视觉;;行为识别;;水产养殖;;鱼类行为
基金资助：广东省农村科技特派员项目(KTP20240590,KTP20240597);; 广东省研究生教育创新计划项目(2024ANLK＿049);; 广东省普通高校特色创新类项目(2023KTSCX048);; 广州市科技计划项目(2024E04J0106);; 云浮市2023省科技创新战略和乡村振兴战略专项(2023020101);; 2022年校级研究生教育创新计划项目(KA220160255);; “双百工程”校地合作共建项目(KA24YY08304);; 校级“十四五”规划教材建设项目(KA24
