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工厂化水产养殖设施保温技术研究进展
1
作者
孙侦龙
宋家帅
+6 位作者
焦冬祥
杨志鹏
吴照学
叶章颖
李国峰
吴爱君
鲍恩财
《现代农业科技》
2024年第5期182-188,共7页
工厂化水产养殖起源于20世纪60年代,其较传统粗放式养殖在生产各环节可调控、水质可处理,养殖模式符合节能环保理念,在我国发展迅速。本文介绍了工厂化水产养殖设施的发展现状,综述了水产养殖大棚、水产养殖温室、水产养殖车间保温技术...
工厂化水产养殖起源于20世纪60年代,其较传统粗放式养殖在生产各环节可调控、水质可处理,养殖模式符合节能环保理念,在我国发展迅速。本文介绍了工厂化水产养殖设施的发展现状,综述了水产养殖大棚、水产养殖温室、水产养殖车间保温技术研究现状,并详细分析了养殖车间顶部保温技术和墙体保温技术(外墙外保温、外墙内保温、外墙中置保温),展望了未来发展方向和研究内容,以期为国内开展工厂化水产养殖设施保温技术的相关研究提供参考。
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关键词
工厂化水产养殖
养殖设施
保温技术
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职称材料
基于改进边界匹配网络的鱼群摄食动作时序检测方法研究
2
作者
王丁弘
杨信廷
+3 位作者
潘良
朱文韬
焦冬祥
周超
《渔业现代化》
CSCD
2023年第6期49-59,共11页
集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼...
集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼群状态检测网络BMN-Fish。该网络在BMN的基础上,引入高效深度模块,包含高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention Module Net,ECANet)和基础残差模块(Base Residual Module,BRM)。高效通道注意力模块可扩大时序维度特征的感受野,提高了模型提取局部信息的能力;基础残差模块可关注特征图中感兴趣的区域,增强算法的全局感知能力。结果显示,相比于原始的鱼群时序摄食动作检测网络BMN,BMN-Fish的AUC和AR@100指标达93.32%和95.28%,分别提高2.17%和1.95%。研究表明,该方法可以高效检测鱼群时序摄食动作,为集约化水产养殖制定智能投饲策略提供参考。
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关键词
改进边界匹配网络
鱼群摄食
摄食状态检测
摄食行为检测
注意力机制
水产养殖
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职称材料
题名
工厂化水产养殖设施保温技术研究进展
1
作者
孙侦龙
宋家帅
焦冬祥
杨志鹏
吴照学
叶章颖
李国峰
吴爱君
鲍恩财
机构
南通龙洋水产有限公司
江苏省农业科学院
安徽农业大学工学院
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
出处
《现代农业科技》
2024年第5期182-188,共7页
基金
国家重点研发计划(2022YFD2400904)。
文摘
工厂化水产养殖起源于20世纪60年代,其较传统粗放式养殖在生产各环节可调控、水质可处理,养殖模式符合节能环保理念,在我国发展迅速。本文介绍了工厂化水产养殖设施的发展现状,综述了水产养殖大棚、水产养殖温室、水产养殖车间保温技术研究现状,并详细分析了养殖车间顶部保温技术和墙体保温技术(外墙外保温、外墙内保温、外墙中置保温),展望了未来发展方向和研究内容,以期为国内开展工厂化水产养殖设施保温技术的相关研究提供参考。
关键词
工厂化水产养殖
养殖设施
保温技术
Keywords
industrialized aquaculture
breeding facility
insulation technology
分类号
S964 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
基于改进边界匹配网络的鱼群摄食动作时序检测方法研究
2
作者
王丁弘
杨信廷
潘良
朱文韬
焦冬祥
周超
机构
上海海洋大学信息学院
北京市农林科学院信息技术研究中心
农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心
中洋渔业(江门)有限公司
出处
《渔业现代化》
CSCD
2023年第6期49-59,共11页
基金
广东省重点领域研发计划(2021B0202070001)
国家重点研发计划(2022YFD2001701)
+1 种基金
北京市自然科学基金(6212007)
北京市农林科学院青年基金(QNJJ202014)。
文摘
集约化水产养殖中,实时监测鱼群摄食状态是制定科学投喂策略的重要依据之一。为实现鱼群摄食和非摄食状态的时序探测,解决现有方法在探测摄食状态切换时误差较高的问题,提出了基于改进边界匹配网络(Boundary Matching Network,BMN)的鱼群状态检测网络BMN-Fish。该网络在BMN的基础上,引入高效深度模块,包含高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention Module Net,ECANet)和基础残差模块(Base Residual Module,BRM)。高效通道注意力模块可扩大时序维度特征的感受野,提高了模型提取局部信息的能力;基础残差模块可关注特征图中感兴趣的区域,增强算法的全局感知能力。结果显示,相比于原始的鱼群时序摄食动作检测网络BMN,BMN-Fish的AUC和AR@100指标达93.32%和95.28%,分别提高2.17%和1.95%。研究表明,该方法可以高效检测鱼群时序摄食动作,为集约化水产养殖制定智能投饲策略提供参考。
关键词
改进边界匹配网络
鱼群摄食
摄食状态检测
摄食行为检测
注意力机制
水产养殖
Keywords
improved boundary matching network
fish feeding
feeding state detection
feeding behavior detection
attention mechanism
aquaculture
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S969.39 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
工厂化水产养殖设施保温技术研究进展
孙侦龙
宋家帅
焦冬祥
杨志鹏
吴照学
叶章颖
李国峰
吴爱君
鲍恩财
《现代农业科技》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进边界匹配网络的鱼群摄食动作时序检测方法研究
王丁弘
杨信廷
潘良
朱文韬
焦冬祥
周超
《渔业现代化》
CSCD
2023
0
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职称材料
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