GenderDetectionMethodforCrabsSeedlingsBasedonEnhancedYOLOv8sModel

LI Xian，MA Ming，HUZhi-gangetal（ScholofMchanicalEnginering，WuhanLightIndustry University，Wuhan，Hubei0496） AbstractInespsetoteproblmofuceardierentiatiobetwenalesndealesuringthsdingsageofiverabfi cientaccuracyinmanalclasificatioofaleandfemaleinvrabsdling.Tisticleproposametdfordetetigtederf rivercrabsedingasedonanimprovedOLO8odel.eiprovementmetodisasflow：fistlyeplacethfourthlayeCfodule inthebackboneetworkwithCfGAM（globalatentionchanism，GAM）module，djust hewightoffatureiforatioandducete lossoffeaturefoatiodingtassidlyplacealdarysfciiheU（edtef sequentialevideceforintersetooveruiov）boundysfuctiotohaethancroxualityduringtepreditoprosd improvetheodel’sneralzatiobilityfiallearestigoriteplatiousaplingtodineadetwokisplacdih CARAFE（contentawarereassemblyoffeatures）upsaplingmetodichivesteodellargereceptivefeldndimproesitsfo ance.The experimental results sow that the accuracy，recall，and average precision of the improved model are98. 4% ，91. 1% ，and 96. 1% ， respctivelyhcre3..d2.9prenaeoterthaeigialodel.eulsicatethaslityoflnga chine vision to the clasification of male and female crab seedlings and the effectiveness of the improved method.

Key wordsCrab seedlings；YOLOv8s；WIoU；GAM；CRAFF

近年来，随着人工智能技术的不断进步，越来越多的行业为了追求高质量发展，将传统技术与人工智能技术进行结合[1-2]。机器视觉技术作为一种视觉检测方法以其非接触性、精确性、快速性、智能化等多个优点在农业生产领域有了广泛的运用[3-4]。河蟹养殖作为养殖业中重要的组成部分，其养殖技术也随着人工智能技术的发展不断改进[5]。因河蟹本身特殊的身体结构及市场价值，使得河蟹养殖演变出不同的养殖方法。现有的养殖方法有混养法和雌雄分养法[6-7]，混养法即将所有蟹苗置于同一池塘中养殖，而河蟹雌雄分养法的不同之处在于需要在放苗阶段将雌雄河蟹区分开来，置于不同的池塘中养殖。雌雄分养法能在一定程度上降低养殖成本，提高产出量，获得更高经济效益[8-10]。现有的雌雄蟹苗分类工作完全依赖人工，在面对大量需要分类的蟹苗时，使用机器视觉技术对蟹苗进行识别判断并分类可以有效降低人工成本，提高准确率。

机器视觉发展于20世纪50年代对二维图像识别与理解的研究[1]，经过数十年的不断发展，如今的机器视觉已经实现了目标检测、人脸识别、目标跟踪等多种强大的功能[12]。现阶段的目标检测算法主要分为双阶段检测算法和单阶段检测算法。双阶段检测算法包括 、Fast R-CNN[14]、FasterR-CNN[15]等，该类算将检测过程分为2步，有较高的检测精度，但检测速度较慢。单阶段检测算法包括 ，YOLO[7]算法以及其他系列算法，该类算法检测速度较快，相比于双阶段检测算法适合完成实时检测任务[18-20]。……