| 多维度深海鱼类识别算法 |
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| 引用本文： | 李晨,刘怡丹,孙科林,李勃,全向前,刘凯斌.多维度深海鱼类识别算法[J].江苏大学学报(自然科学版),2021,42(3):303-308. |
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| 作者姓名： | 李晨 刘怡丹 孙科林 李勃 全向前 刘凯斌 |
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| 作者单位： | 中国科学院 深海科学与工程研究所,海南 三亚572000;中国科学院 深海科学与工程研究所,海南 三亚572000;同济大学 海洋与地球科学学院,上海200092 |
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| 基金项目： | 三亚市院地科技合作项目 |
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| 摘 要： | 针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80％以上,优于当前主流算法.
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| 关 键 词： | 鱼类 认知 运动目标提取 深度学习 识别 |
Multi-dimensional deep-sea fish recognition algorithm |
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| LI Chen,LIU Yidan,SUN Kelin,LI Bo,QUAN Xiangqian,LIU Kaibin.Multi-dimensional deep-sea fish recognition algorithm[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2021,42(3):303-308. |
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| Authors: | LI Chen LIU Yidan SUN Kelin LI Bo QUAN Xiangqian LIU Kaibin |
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