鱼病智能诊断先进技术综述,Animals
鱼病智能诊断先进技术综述
Animals ( IF 2.7 ) Pub Date : 2022-10-26 , DOI: 10.3390/ani12212938
Daoliang Li 1, 2, 3, 4 , Xin Li 1, 2, 3, 4 , Qi Wang 1, 2, 3, 4 , Yinfeng Hao 1, 2, 3, 4
水产品作为蛋白质的重要来源，受到生产者和消费者的广泛关注。精确的鱼病防治不仅可以提供健康的鱼蛋白，还可以带来生态和经济效益。然而，与植物和农作物的智能二维诊断不同，智能水产养殖诊断面临的最严峻挑战之一是其三维空间。近几十年来，专家系统已被应用于诊断鱼类疾病，允许对某些水产养殖进行有限的诊断。但是，这种方法需要水产养殖专业人员和专家。此外，诊断速度和效率也受到限制。因此，开发一种新的快速、自动、实时的诊断方法是非常关键的。图像处理和计算机视觉技术的集成可以智能地诊断鱼病。本研究全面回顾了图像处理技术和基于图像的鱼病检测方法，并分析了每种诊断方法在不同环境中的优缺点。尽管人们普遍认为疾病诊断和病原体鉴定的方法有很多，但在检测准确性和速度方面仍然需要一些改进。构建鱼类疾病的 AR 3D 图像、标准和共享数据集、深度学习和数据融合技术将有助于提高鱼类疾病诊断的准确性和速度。本研究全面回顾了图像处理技术和基于图像的鱼病检测方法，并分析了每种诊断方法在不同环境中的优缺点。尽管人们普遍认为疾病诊断和病原体鉴定的方法有很多，但在检测准确性和速度方面仍然需要一些改进。构建鱼类疾病的 AR 3D 图像、标准和共享数据集、深度学习和数据融合技术将有助于提高鱼类疾病诊断的准确性和速度。本研究全面回顾了图像处理技术和基于图像的鱼病检测方法，并分析了每种诊断方法在不同环境中的优缺点。尽管人们普遍认为疾病诊断和病原体鉴定的方法有很多，但在检测准确性和速度方面仍然需要一些改进。构建鱼类疾病的 AR 3D 图像、标准和共享数据集、深度学习和数据融合技术将有助于提高鱼类疾病诊断的准确性和速度。仍然需要在检测精度和速度方面进行一些改进。构建鱼类疾病的 AR 3D 图像、标准和共享数据集、深度学习和数据融合技术将有助于提高鱼类疾病诊断的准确性和速度。仍然需要在检测精度和速度方面进行一些改进。构建鱼类疾病的 AR 3D 图像、标准和共享数据集、深度学习和数据融合技术将有助于提高鱼类疾病诊断的准确性和速度。
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更新日期：2022-10-26
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