基于L(2+1)D的养殖鱼类摄食状态下活跃程度识别方法

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摘  要： 鱼类行为的活跃程度是鱼类行为研究中的关键指标，可为水产养殖过程提供有用的基础数据。然而现有的计算机视觉方法在活跃程度识别的应用中依赖于大量存储和计算资源，在实际场景中实用性较差。为了解决这些问题，提出一种鱼类摄食活动识别模型——L（2+1）D，将3D卷积分解为2D大空间卷积和1D时间卷积，使用少量的大型卷积核来增加感受野，实现更强大的特征提取效果。（剩余9257字）

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