| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 人工智能发展现状 | 第16-17页 |
| 1.2 对虾及对虾养殖业概述 | 第17-18页 |
| 1.3 对虾体重数据采集研究概况 | 第18-19页 |
| 1.4 图像测量技术 | 第19-21页 |
| 1.4.1 对虾形态参数采集研究概况 | 第19-20页 |
| 1.4.2 图像测量技术研究概况及原理 | 第20-21页 |
| 1.5 视频分析技术 | 第21-22页 |
| 1.5.1 对虾行为学数据采集研究概况 | 第21-22页 |
| 1.5.2 视频分析技术研究概况及原理 | 第22页 |
| 1.6 日本囊对虾的生长规律 | 第22-23页 |
| 1.7 本研究的目的与意义 | 第23-24页 |
| 第2章 海洋生物称重软件 | 第24-30页 |
| 2.1 电子天平介绍 | 第24页 |
| 2.2 海洋生物称重软件介绍 | 第24-26页 |
| 2.3 操作流程 | 第26-27页 |
| 2.4 海洋生物称重软件的优点 | 第27-29页 |
| 2.5 展望 | 第29-30页 |
| 第3章 图像测量技术 | 第30-39页 |
| 3.1 实验材料 | 第30页 |
| 3.2 测量方法 | 第30-31页 |
| 3.2.1 游标卡尺法 | 第30页 |
| 3.2.2 图像测量法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验方案 | 第31-33页 |
| 3.3.1 实验分组 | 第31-32页 |
| 3.3.2 统计与评价方法 | 第32-33页 |
| 3.4 结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 一致性评价 | 第33-35页 |
| 3.4.2 重复性研究 | 第35-36页 |
| 3.4.3 不同规格间的误差分析 | 第36-37页 |
| 3.5 讨论 | 第37-38页 |
| 3.5.1 图像测量的技术优势 | 第37-38页 |
| 3.5.2 图像测量的误差分析与技术要点 | 第38页 |
| 3.6 展望 | 第38-39页 |
| 第4章 视频分析技术 | 第39-50页 |
| 4.1 视频分析技术介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 视频分析技术的应用 | 第40-48页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第41页 |
| 4.2.2 实验器具 | 第41页 |
| 4.2.3 实验方案 | 第41-42页 |
| 4.2.4 数据输出与分析 | 第42页 |
| 4.2.5 结果 | 第42-48页 |
| 4.3 讨论 | 第48页 |
| 4.4 展望 | 第48-50页 |
| 第5章 智能采集技术在日本囊对虾生长规律研究中的应用 | 第50-60页 |
| 5.1 材料 | 第50页 |
| 5.2 方法 | 第50-52页 |
| 5.2.1 养殖方法 | 第50-51页 |
| 5.2.2 数据采集与处理 | 第51-52页 |
| 5.3 结果 | 第52-59页 |
| 5.3.1 养殖期间水温变化 | 第52-53页 |
| 5.3.2 体长和体重的关系 | 第53-54页 |
| 5.3.3 日本囊对虾生长速度 | 第54页 |
| 5.3.4 日本囊对虾生长曲线 | 第54-56页 |
| 5.3.5 生长速度、加速度 | 第56-58页 |
| 5.3.6 与其他养殖模式日本囊对虾生长情况的比较 | 第58-59页 |
| 5.4 讨论 | 第59页 |
| 5.5 展望 | 第59-60页 |
| 第6章 结语 | 第60-63页 |
| 6.1 结论 | 第60-61页 |
| 6.2 主要创新点 | 第61页 |
| 6.3 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 在校期间参与的项目及成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72-77页 |