文章摘要:快速准确地评估鱼类的新鲜度，对鱼类品质智能监控和保证食用者安全具有重要意义。目前基于图像的鱼类新鲜度评估方法中，基于鱼鳃特征的分析需去除鳃盖、对鱼体具有侵入性，利用其他部位则评估准确率较低。针对上述问题，提出了一种基于颜色纹理特征融合-线性判别分析（CHG-LDA）的鱼类新鲜度无损检测方法。首先，对采集到的鱼体图像进行标注、图像缩放、颜色空间转换等预处理操作；其次，融合鱼体头部图像中提取的颜色直方图特征和灰度共生矩阵（GLCM）特征，并通过LDA进行特征降维；最后，利用K最近邻（KNN）算法对鱼的新鲜度进行分类。提出的GHG-LDA新鲜度检测方法，解决了提取的鱼体图像特征质量低致使分类性能差的问题。在真实的鲫鱼数据集上进行实验，其精确率、召回率、F1-分数和准确率的指标值均为1.00。与颜色直方图、颜色矩、GLCM等特征相比，该方法在KNN、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）及轻量级梯度提升机（LightGBM）分类器上各评价指标的性能均有提高，其中KNN的评估时间最优，为0.01s。

文章关键词:鱼类新鲜度,分类,计算机视觉,

论文作者:李文升³ 

作者单位:1. 中国农业大学信息与电气工程学院 2. 中国农业大学国家数字渔业创新中心 3. 莱州明波水产有限公司 

论文分类号: TP391.41;TS254.7

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