Анализ геометрических и морфологических признаков рыб с помощью компьютерного зрения и технологий ИИ
В статье описан подход автоматизации анализа геометрических и морфологических признаков трехиглой колюшки при определении полового диморфизма. Использована нейронная сеть YOLO-pose для детекции ключевых точек на изображениях рыб в боковой и вентральной проекциях. Проведен статистический анализ 44 геометрических признаков на выборке из 265 особей (147 самцов, 118 самок). Обучены ml-модели классификации пола трехиглой колюшки на основе геометрических и морфологических признаков. Итоговая мета-модель, объединяющая оба признака, достигла точности классификации пола в 96% по метрике f1-score.
Сборник
Все статьи сборника:
Только зарегистрированные пользователи могут читать полные тексты и оставлять комментарии. Пожалуйста, зарегистрируйтесь.
