鱼体背部轮廓BPR算法的淡水鱼种类识别方法研究

针对淡水鱼种类的在线自动识别问题,利用机器视觉技术,提出一种鱼体背部轮廓弯曲潜能比率BPR(Bending Potential Ratio)的无损鱼体识别方法。首先通过分析采集的鲫、草鱼、鳊、鲤四种常见鱼类样本集,采用最小二乘算法建立相应的背部轮廓数学模型,并对鱼的BPR值分布区间作统计分析;接着对需要在线识别的鱼体通过摄像头获取相应彩色图像,并对获取的彩色图像进行相关预处理得到鱼体轮廓;最后计算鱼体图像的BPR值并根据建立的鱼体BPR分布模型识别出鱼的种类。实验结果表明,所提方法具有算法简单、识别准确率较高的特点,在采集的数据库上识别精度达到95%以上。