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Quantification of Fish Feeding Behavior with MC-YOLO and Image Texture Features in Recirculating Aquaculture Systems

  • 2026
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Jiachun Zhou
Junchao Yang
Xueni Pan
Haiyan Huang
Li Liu
Yanzheng Gao
Yu Shen
Erschienen in
Multidisciplinary Social Networks Research
Verlag
Springer Nature Switzerland

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Abstract

Dieses Kapitel untersucht eine hochmoderne Bildverarbeitungsmethode zur Quantifizierung des Fütterungsverhaltens von Fischen in Kreislaufsystemen (RAS). Die Studie kombiniert Fischbewegungsfunktionen mit Bildtexturfunktionen und nutzt dabei das verbesserte MC-YOLO-Modell zur präzisen Erkennung und Verfolgung. Zu den Schlüsselthemen gehören die Integration des Multi-Scale Lightweight Convolution (MSLConv) -Moduls und des Convolutional Block Attention Module (CBAM) zur Verbesserung der Feature-Extraktion sowie die Quantifizierung des Fütterungsverhaltens durch Bewegungs- und Texturanalyse. Die Ergebnisse zeigen signifikante Vorteile bei der Erkennungsgenauigkeit und Anpassungsfähigkeit an komplexe Umgebungen, was eine starke Unterstützung für eine präzise Fütterung in der industriellen Aquakultur darstellt. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über das Potenzial dieser Methode zur Förderung intelligenter und nachhaltiger Entwicklung in der Aquakulturindustrie.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Quantification of Fish Feeding Behavior with MC-YOLO and Image Texture Features in Recirculating Aquaculture Systems
Verfasst von
Jiachun Zhou
Junchao Yang
Xueni Pan
Haiyan Huang
Li Liu
Yanzheng Gao
Yu Shen
Copyright-Jahr
2026
Buch
Multidisciplinary Social Networks Research

Print ISBN: 978-3-032-09944-0

Electronic ISBN: 978-3-032-09945-7

Copyright-Jahr: 2026

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-032-09945-7_35
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