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基于Point Transformer方法的鱼类三维点云模型分类

CLASSIFICATION OF 3D POINT CLOUD MODELS OF FISH BASED ON POINT TRANSFORMER APPROACH

二维码有效期 120s

摘要为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本.然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证.结果表明,利用本实验的目标方法Point Transformer获得了比2个对比网络更好的分类结果,整体的分类准确率能够达到91.9%.同时对所使用的三维分类网络进行有效性评估,3个模型对于5种真实鱼类模型的分类是有意义的,其中Point Transformer的模型ROC曲线准确率最高,AUC面积最大,对于三维鱼类数据集的分类最为有效.研究提供了一种可以实现对鱼类三维模型进行精准分类的方法,为以后的智能化渔业资源监测提供一种新的技术手段.

作者胡少秋 ^[1] 段瑞 ^[2] 张东旭 ^[3] 鲍江辉 ^[4] 吕华飞 ^[4] 段明 ^[1] 学术成果认领

作者单位华中农业大学,武汉 430070;中国科学院水生生物研究所,武汉 430072 ^[1] 武汉中科慧景科技有限公司,武汉 430074 ^[2] 中国科学院水生生物研究所,武汉 430072;中国科学院大学,北京 100049 ^[3] 中国科学院水生生物研究所,武汉 430072 ^[4]

关键词点云处理 Point Transformer 三维模型鱼类分类 Point Cloud Processing Point Transformer Three-dimensional Model Fish Classification

分类号 Q-31（生物科学研究法）S932.4

栏目名称

渔业与生物技术

DOI 10.7541/2024.2024.0053

发布时间 2025-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）