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文檔簡介
1、視頻分析已成為推動水產(chǎn)養(yǎng)殖信息化和智能化的重要技術(shù)手段，視頻分割是進(jìn)行魚體跟蹤、行為監(jiān)測識別和異常行為預(yù)警的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文針對室內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖場景下運(yùn)動魚體視頻分割問題，研究視覺顯著性驅(qū)動的運(yùn)動魚體分割算法。
首先，采集并記錄了大量魚體活動視頻數(shù)據(jù)，對亮度、顏色、紋理和邊緣等底層圖像特征進(jìn)行了分析，研究了面向魚類水產(chǎn)養(yǎng)殖場景監(jiān)控視頻的預(yù)處理算法。在此基礎(chǔ)上，研究了運(yùn)動目標(biāo)視頻分割的基本理論和常用算法，敘述了運(yùn)動目標(biāo)分割所面臨的難題
2、，為后續(xù)視頻顯著性驅(qū)動的運(yùn)動魚體視頻分割研究奠定基礎(chǔ)。
接下來，對比和分析了經(jīng)典Itti視覺顯著性計(jì)算模型和基于圖論的視覺顯著性計(jì)算模型。重點(diǎn)針對將基于圖論的視覺顯著性計(jì)算模型應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖運(yùn)動魚體分割中面臨的問題，提出了一種融合運(yùn)動特征的多特征自動加權(quán)的改進(jìn)算法，用于在全景視頻序列中提取具有顯著動態(tài)特性的興趣區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的顯著性模型有助于提取場景中具有運(yùn)動顯著性的區(qū)域。
最后，進(jìn)一步分析了將上述視覺顯著
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