基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测

以南美白对虾为研究对象,提出一种基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测方法:跟踪对虾应激前后的运动轨迹,提取运动行为特征参数;根据应激性红体现象提取对虾的颜色特征,通过灰度共生矩阵(GLCM)提取虾体应激形成水面波动的纹理特征;运用XGBoost算法筛选出评价因子,通过加权融合确定评价因子的最佳权重;根据融合后特征对虾体活力强度进行检测。结果表明,提出的方法决定系数为0.9056,识别准确率为98.61%,较单一颜色、单一纹理以及光流与纹理相结合的方法,识别准确率分别提高6.63%、2.05%和1.61%。