深度學習魚苗計算機

嘉義大學

SIMPLETE

現今魚苗交易,多用肉眼算隻數,或為求快速,而用容器丈量,卻可能因不精準而造成成本的損失,尤其是單價高的魚種,但想快速又精準的話,所需購買的器材又非常昂貴,所以想利用深度學習(deep learning)設計出一種能方便快速、精準,且低成本的計數魚苗方式,來改善魚苗業者的困擾。

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// 特色與照片說明

【作品特色與介紹】

依據魚苗業者的訴求,主要是為了省時省錢,那這套系統的運用便可以在短時間內辨識用以當作交易單位的一盆魚苗之數量。

1. 比起以往傳統的人工計算,省時,省力

2. 流程簡化、操作方便。

【照片說明】

目前的測試資料從600~1800隻魚苗,總共將近200張圖片以及7支約10~20秒左右不等的影片,預測結果準確率大概落在96%~99%

我們使用的是密度回歸分析來做模型的預測與辨識,左邊是原圖,右邊則是模型實際判斷的密度圖

// 花絮影片

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